本文介绍了 SYRAG™ LLM Inspector，这是一款专门用于解决大型语言模型固有的**不可预测性和缺乏透明度**问题的工具。作者指出，由于人工智能输出经常会随时间推移而发生漂移或变得不一致，企业不能将其作为**关键生产工作流程**的“黑箱”来依赖。为了解决这个问题，该公司开发了 确定性行为矩阵 (DBeM)，它用对特定模型行为的**客观、可验证的测试**取代了主观的质量评估。该框架评估了诸如**事实准确性、格式合规性和对抗鲁棒性**等维度，以确保运行稳定性。最终，本文提倡采用**系统化的审计方法**，将人工智能评估从直觉猜测转变为严格的**软件可观测性**。通过这些工具进行持续监控，可以让组织以更高的**责任感和信心**部署人工智能。