Vasari：GitHub上的本地开源AI功能评估工具快速入门指南

Vasari 是一个本地、开源的工具，专门用来评估AI功能。你可以从任何AI Agent、聊天机器人、RAG助手或LLM功能中加载trace，然后逐条查看对话，标记为“通过”或“失败”并附上评论。接下来，通过扎根理论错误分析，发现哪些类型的失败最常出现。最后，基于这些人工标注，构建并验证一个LLM作为法官，并将这个法官导出用于生产环境的质量监控。

所有操作都在你的浏览器中完成。没有后端，不需要账号，除非你主动调用LLM API，否则不会有任何数据离开你的机器。你可以把它部署成一个单独的网页，离线也能工作。

为什么存在这个工具：上线一个AI功能，然后随便看几个输出“感觉一下”，并不能说明它是否好用、在哪些地方失败、或者有没有在改进。真正的评估是一个循环：先看数据，然后标注，找到失败模式，进行量化，然后用一个经过验证的法官来自动化测量。Vasari 就是为运行这个循环而专门搭建的工具。

Credit and inspiration

这个工具深受Hamel Husain的AI评估方法论的启发。核心思想直接来自他的教学：查看数据，通过开放编码和轴向编码进行错误分析，只有在证明LLM法官与人类评审员一致（通过真正率和真负率衡量）时，才信任它。如果你想了解Vasari背后的理论，可以观看Hamel Husain的AI评估速成课程。

Vasari 是这些想法的独立实现。它与Hamel Husain没有关联，也未获得他的认可。

The evaluation loop

这个评估循环包括七个步骤：

1. 观察：阅读AI功能的真实trace。
2. 标记：将每个对话标记为通过或失败，并写简短评论。
3. 编码：用简短的自由文本编码标记每个失败的原因（开放编码）。
4. 聚类：将这些编码分组为失败类别（轴向编码）。
5. 法官：为每个失败类别构建一个LLM法官。
6. 验证：证明法官与人类一致（混淆矩阵、TPR、TNR、Cohen's kappa）。
7. 部署：将经过验证的法官导出，用于生产环境，监控没有人类阅读的对话。

步骤1到4是人工工作，Vasari 让它们变得更快。步骤5到7让你能够将这种判断扩展到人类不会阅读的对话，但前提是法官已经证明与评审员一致。

What Vasari does

• 读取任何trace：格式无关的输入：OpenTelemetry (OTLP) 导出、OpenInference 和 gen_ai 和 OpenLLMetry 跨度、Langfuse 导出、纯 [{role, content}] 对话、NDJSON，以及一个后备方案，将任何其他JSON渲染为可分级的时间线。
• 渲染对话，而不是原始JSON：清晰的聊天时间线，显示用户和助手消息以及工具调用（可折叠的输入和输出），并且每个步骤都有一个“显示原始”开关。
• 快速人工审查：具有进度和过滤器的队列，通过或失败加评论，以及为快速浏览数百个对话而设计的键盘快捷键。自动保存到浏览器。
• 扎根理论错误分析：向失败添加自由文本开放编码，然后让LLM将它们聚类成失败分类，并显示每个类别的计数。
• LLM作为法官，经过验证：每个失败类别一个二进制法官，每个法官都有一个可调、带版本的提示和模型。使用训练和测试分割以及完整的混淆矩阵（TPR、TNR、精度、F1、准确率、Cohen's kappa）进行验证。导出法官及其提示、模型和指标，用于生产环境。
• 匿名化：在时间线、导出以及发送给LLM的所有内容中，脱敏PII（电子邮件、电话、IP、URL、卡、IBAN，以及名称和公司启发式算法和您自己的术语列表）。
• 本地和私有：所有操作都在浏览器中完成。反馈存储在本地存储中，并导出为CSV或JSON。唯一的网络调用是您触发的可选LLM API请求。

Quick start

直接使用在线演示，或者下载构建好的 dist/index.html 文件，在任何浏览器中打开即可。它只有一个文件，离线也能工作。

从源码运行：

npm install
npm run dev  # 开发服务器，带热重载
npm run build  # 生成 dist/index.html，一个自包含文件
npm test  # 单元和DOM测试
npm run typecheck

使用内置的示例数据立即尝试（参见示例数据）。

How the LLM judge is evaluated (the important part)

LLM法官的核心目标是用自动化判断替代人工审查。但只有在你能证明法官的标注几乎和人类一样好时，这样做才安全。Vasari通过将人类标注视为真相，让法官标注相同的对话，然后比较两者来实现这一点。这就像任何分类器的评估：混淆矩阵、TPR、TNR、精度、F1等。特别需要注意的是Cohen's kappa，它修正了随机一致性的影响，是判断法官是否足够好的关键指标。

Ground truth

平台上的每个对话都由人类标注。对于给定的失败类别X，如果评审员的编码映射到类别X，则对话是正例，否则是负例。“完全编码”复选框允许您将失败标记为完全编码，这样其其他类别的负例就是可信的。

The confusion matrix

对于一个类别，将每个对话的人类标签与法官标签进行比较。每个对话落入四个单元格之一：

• TP（真正例）：两者都认为失败存在。
• TN（真负例）：两者都认为失败不存在。
• FP（假正例）：法官标记了，人类没有标记。法官过度标记。
• FN（假负例）：法官错过了人类发现的一个。法官标记不足。

The metrics

TPR (recall, sensitivity) = TP / (TP + FN)
TNR (specificity) = TN / (TN + FP)
Precision = TP / (TP + FP)
F1 = 2 * Precision * TPR / (Precision + TPR)
Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)

• TPR 是法官捕获的真实失败的比例。TPR低意味着它错过了失败。
• TNR 是法官正确放过的干净对话的比例。TNR低意味着它会误报。
• Precision 是法官说YES时正确的频率。
• F1 是一个平衡精度和召回率的单一数字。
• Accuracy 是整体正确的比例。当失败很少时，它可能具有误导性，因为一个总是说NO的法官也能获得高分。不要仅依赖准确率。

Cohen's kappa (the headline number)

两个标注者可能因为偶然因素而大量一致，尤其是在一个类别很少时。Cohen's kappa 修正了随机一致性，因此它是判断“法官是否足够好”的最佳单一指标。

po (observed agreement) = Accuracy
pe (chance agreement) = ( (TP + FN) * (TP + FP) + (FN + TN) * (FP + TN) ) / N^2
kappa = (po - pe) / (1 - pe)

粗略解读：低于0.4为弱，0.4到0.6为中等，0.6到0.8为显著，高于0.8为近乎完美。目标是高kappa和高TPR。

Why a train and test split

如果在调整法官提示的同时用同一批对话进行评估，就会过拟合，数字也会失真。Vasari 将标注集分为训练集和保留的测试集（分层抽样，确保两者的正例比例相同）。在训练集上调整，然后信任测试集上的数字。Vasari 会同时报告两者，并且在编辑提示或模型后立即清除旧版本的指标，因此过时的数字不会误导你。

The decision

当法官在保留的测试集上达到强一致性（高kappa、高TPR、可接受的FP）时，它就可以作为该类别的人类替代者。导出它，然后用于未标注的生产环境流量。如果未达到标准，继续改进提示或模型，或者对该类别保持人工审核。

Tutorial for product managers

你不需要很技术就能运行真正的评估。这个教程使用内置的100个对话Demo，你可以在20分钟内完成整个流程，然后在自己的AI功能trace上重复。

0. 获取一些trace。 AI功能（Agent、聊天机器人、RAG助手、分类器）会产生对话。你的工程师通常可以从可观测性工具（OpenTelemetry、Langfuse、Arize Phoenix、LangSmith或普通日志）中导出JSON。Vasari 支持所有这些格式。没有导出？使用 test-files/ 中的Demo文件。

1. 查看数据。 这是最重要的一步。打开Vasari，点击“Load export”，然后选择 demo-100-conversations.json。从头到尾阅读几个对话。你会立即注意到模式：Agent 捏造事实、忽略指令、错误使用工具。

2. 标记通过或失败，加评论。 为每个对话决定：AI是否完成了它的工作？按“Pass”或“Fail”，并写简短评论说明原因。保持二元判断。“足够好发给用户”比1到5分制更好，后者会掩盖分歧。快捷键：j 和 k 移动，p 和 f 评分，/ 跳转到评论框。

3. 开放编码失败。 将队列筛选器设置为“Fail”。在每个失败上，在反馈栏中添加一个或多个简短的错误编码，例如 hallucinated figure、ignored constraint、ignored tool error。发明适合的词语。之前使用过的编码会自动补全，从而保持措辞一致。一旦捕获了该对话中的所有问题，勾选“fully coded”。

4. 轴向编码成失败分类。 点击“Analyze fails”。你会看到每个不同编码及其频率。将它们聚类成更高级别的失败类别。如果有API密钥，点击“Run with API”。没有密钥，点击“Copy prompt”，粘贴到ChatGPT或Claude中，然后将JSON粘贴回来。Vasari 会显示带有计数的类别。点击某个类别上的“filter queue”可以只查看那些失败。

5. 构建并验证每个类别的法官。 点击“Judges”。每个失败类别有一个选项卡。选择模型，查看或编辑法官提示，然后点击“Validate on labeled set”。阅读混淆矩阵和指标（面板中有“如何阅读这些数字”的指南）。关键指标是测试集上的Cohen's kappa。高FP意味着过度标记，因此收紧提示。高FN意味着错过案例，因此放宽提示。保存新版本，重新验证，观察数字变化。

6. 部署法官到生产环境。 一旦法官足够好，点击“Export judge”（或“Export all judges”）。你会得到一个包含精确提示、模型和测量指标的工件。交给工程团队，用于运行人类不会阅读的数千个生产环境对话，并跟踪每个类别随时间变化的失败率。

Tips distilled from Hamel Husain's approach

• 在看仪表盘之前先看数据。阅读30到100个真实trace，比任何指标都更能让你学到东西。
• 使用二元通过/失败判断。它迫使做出真正的决定，并使分歧变得可见。
• 每个失败模式构建一个法官，而不是一个庞大的法官。狭窄的法官更容易验证和修复。
• 法官的可靠性取决于它与人类的一致性。报告TPR、TNR和kappa，而不是感觉。
• 警惕罕见类别的陷阱。如果某个失败很少见，高准确率可能掩盖法官从未捕获它的事实。关注TPR和kappa。
• 每当更改提示或模型时，重新验证。

Sample data

以下所有内容都位于此仓库中，以便任何人都可以在没有自己的数据的情况下试用该工具。

test-files/ 中有每个输入格式的一个密集型、可直接拖拽的样本（相同对话的不同形状，以便你可以确认它们都能被相同地解析）：

test-files/demo-100-*.json 是包含100个对话的教程数据集：

• demo-100-conversations.json: 100个Agent trace。
• demo-100-feedback.json: 匹配的人类标注（45个失败，55个通过），已经使用大约5个失败类别的12个编码进行了开放编码。

要在Demo上运行完整流程，点击“Load export”并选择 demo-100-conversations.json，然后点击“Import feedback”并选择 demo-100-feedback.json。现在你已有编码的失败，可以直接进入“Analyze fails”和“Judges”。要跳过轴向编码的API，在“Analyze fails”的第3步中粘贴以下内容：

{"categories":[
{"name":"Fabrication","description":"捏造事实、数据、来源或工具结果。","codes":["hallucinated figure","fake citation","invented tool result"]},
{"name":"Tool misuse","description":"使用了错误的工具，或忽略了工具失败。","codes":["ignored tool error","wrong tool used"]},
{"name":"Reasoning error","description":"错误的算术或错误的结论。","codes":["math error","wrong conclusion"]},
{"name":"Instruction following","description":"忽略了约束、格式或问题。","codes":["ignored constraint","answered wrong question","ignored format"]},
{"name":"Safety and refusal","description":"过度拒绝无害请求或给出不安全建议。","codes":["over-refusal","unsafe advice"]}
]}

使用 npm run gen:testfiles 和 node scripts/generate-demo.mjs 重新生成这些文件。

Supported trace formats

OTLP (resourceSpans)、OpenInference 和 gen_ai 和 OpenLLMetry 跨度、Langfuse 导出、纯 [{role, content}]（带 tool_calls）、对话数组、NDJSON，以及一个后备方案，将任何其他JSON渲染为可读、可分级的数据记录。这包括当前的OpenTelemetry GenAI约定（gen_ai.input.messages 和 gen_ai.output.messages，带有类型化的 parts，由 Vercel AI SDK v7 发出），以及较旧的 gen_ai.prompt 和 gen_ai.completion 风格。加载后会显示一个横幅，指示检测到的格式，并且每个步骤都有一个“显示原始”开关。如果遗漏了某个字段，可以扩展 src/parser.ts 顶部的属性键字典。

Keyboard shortcuts

API key, anonymization, and judges (details)

• 设置，LLM连接。 选择一个提供商（默认使用最新Claude的Anthropic，OpenAI，或任何兼容OpenAI的基本URL，包括网关或本地模型），一个模型，一个密钥，以及一个最大输出令牌数。

  你的密钥在在线演示中安全吗？ 是的，Vasari没有后端。你的密钥保存在浏览器中，并且仅通过HTTPS直接发送到你配置的提供商。此项目或我们运行的任何服务器都不会收集任何数据。默认情况下，密钥仅保留在当前会话中。如果你勾选“在此浏览器中记住密钥”，它将被保存到此源的本地存储中，这样你就不必重新输入。本地存储未加密，因此在共享计算机上取消勾选该框，并且永远不要托管带有内置共享密钥的此应用副本。如果你希望完全隔离，请下载 dist/index.html 并离线运行，而不是使用在线演示。

• 匿名化。 在所有地方使用一致的占位符令牌脱敏PII，包括LLM负载。离线规则，加上一个基于字典的大写单词名称和公司启发式算法，以及你自己的术语列表和允许列表，并带有“扫描数据集以查找名称”的帮助程序。

• 法官。 每个类别一个经过验证的法官。请参阅上面的教程和评估部分。导出会携带提示、模型和指标，以便法官在此工具之外可重现。

Exports

CSV列：conversation_id, verdict, comment, codes, axial_category, reviewed_at, model, agent, num_steps。JSON：{ feedback: [...], axial }，可以重新导入以恢复，从而恢复编码和分类。

Project structure

index.html – 应用外壳（标记）
src/
  app.ts – 状态、渲染、DOM 连接
  parser.ts – 格式无关的 trace 解析器，纯函数，无 DOM（单元测试）
  coding.ts – 开放和轴向编码逻辑，纯函数（单元测试）
  judge.ts – 法官提示、裁决、运行、导出（单元测试）
  metrics.ts – 混淆矩阵、TPR、TNR、精度、F1、kappa、分割（单元测试）
  anonymize.ts – PII 检测和脱敏，纯函数（单元测试）
  llm.ts – 可配置的浏览器 LLM 客户端（单元测试，模拟 fetch）
  dict.ts – 用于名称启发式算法的常见单词字典
  types.ts – 共享类型
  styles.css – 主题和设计
test/ – Vitest 套件和一个 jsdom 应用冒烟测试
scripts/ – 样本数据生成器
fixtures/
  test-files/ – 样本导出（见上文）

使用 Vite 和 TypeScript 构建。风险逻辑（解析、编码、指标、判断）是纯函数并且完全经过单元测试，并且 npm run build 将所有内容内联到一个离线 dist/index.html 中。

Deploying

.github/workflows/deploy.yml 在每次推送到 main 时将 dist/ 发布到 GitHub Pages。在仓库设置中启用带有 GitHub Actions 源的 Pages。.github/workflows/ci.yml 在每次推送和拉取请求时运行类型检查、测试和构建。

Contributing

欢迎提交问题和拉取请求。保持解析、编码、指标和法官逻辑为纯函数（无DOM）以便可测试，将DOM和渲染放在 app.ts 中，并为任何新格式或行为添加测试。保持CI绿色：npm run typecheck && npm test && npm run build。

License

MIT，请参阅 LICENSE。受 Hamel Husain 的 AI 评估方法启发。未与他关联，也未获得他的认可。

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