LangChain 提供工具和工作流程，以系统地评估和测试语言模型 (LLM) 及其应用程序。它侧重于三种核心方法：自动化评估链、与测试框架集成以及自定义指标实现。这些方法帮助开发人员验证模型输出、测量性能并识别诸如幻觉或偏离主题的响应等问题。该框架强调实用性，允许开发人员针对特定用例调整评估，而无需依赖一刀切的解决方案。
对于自动化评估，LangChain 包含预构建的评估链，用于根据正确性、相关性或一致性等标准评估输出。例如，问答 (QA) 链可能会使用字符串匹配或语义相似性指标将模型的响应与参考答案进行比较。开发人员还可以使用 LLM 本身创建自定义评估器，例如要求模型在 1-5 的范围内评估摘要的质量。像 CriteriaEvaluator 这样的工具允许开发人员定义检查（例如，“输出是否避免有害语言？”）并在批量的测试用例中运行它们。这种方法可以扩展测试并减少手动工作量，但需要仔细设计评估提示以避免偏差。
LangChain 与 pytest 等标准测试框架集成，以支持单元测试和集成测试。开发人员可以编写测试用例来验证特定行为，例如确保聊天机器人拒绝不安全请求或检索系统返回相关文档。例如，一个测试可能断言模型生成的 SQL 查询与预期的语法匹配。此外，LangChain 支持基准数据集和指标（例如，BLEU、ROUGE）用于翻译或摘要等任务。诸如 Weights & Biases 或 Arize 之类的工具可以跟踪一段时间内的性能。为了处理非确定性输出，开发人员可能会使用诸如设置固定随机种子或测试统计属性（例如，“90% 的响应应包含引用”）之类的技术。自动化、定制和工具集成相结合，使得 LangChain 的评估方法适用于实际应用。