現在我們的評估資料集已經準備好了，接下來是建立核心評估流程的時候了。這包括取出每個測試案例，將其與我們的提示合併，餵給 Claude，然後對結果進行評分。
評估流程遵循一個清晰的工作流程：我們取出測試案例的資料集，將每一個與我們的提示範本結合，傳送給 Claude 進行處理，然後使用評分系統評估輸出結果。
建立核心函式
評估流程由三個主要函式組成，每個函式都有特定的職責。讓我們從最簡單的開始——處理個別提示的函式。
run_prompt 函式
這個函式接收一個測試案例，並將其與我們的提示範本合併：
def run_prompt(test_case):
"""Merges the prompt and test case input, then returns the result"""
prompt = f"""
Please solve the following task:
{test_case["task"]}
"""
messages = []
add_user_message(messages, prompt)
output = chat(messages)
return output目前，我們保持提示極其簡單。我們沒有包含任何格式化指示，因此 Claude 很可能會回傳比我們需要的更冗長的輸出。我們會在後續迭代提示設計時再進行改進。
run_test_case 函式
這個函式負責協調執行單一測試案例並對結果進行評分：
def run_test_case(test_case):
"""Calls run_prompt, then grades the result"""
output = run_prompt(test_case)
# TODO - Grading
score = 10
return {
"output": output,
"test_case": test_case,
"score": score
}目前，我們使用硬編碼的分數 10。評分邏輯是我們在接下來的章節中將投入大量時間的部分，但這個佔位符讓我們能夠測試整體流程。
run_eval 函式
這個函式協調整個評估流程：
def run_eval(dataset):
"""Loads the dataset and calls run_test_case with each case"""
results = []
for test_case in dataset:
result = run_test_case(test_case)
results.append(result)
return results這個函式處理資料集中的每一個測試案例，並將所有結果收集到一個清單中。
執行評估
要執行我們的評估流程，我們載入資料集並透過我們的函式來執行它：
with open("dataset.json", "r") as f:
dataset = json.load(f)
results = run_eval(dataset)第一次執行時，預期會花費一些時間——即使使用 Claude Haiku，處理完整資料集也可能需要大約 30 秒。我們稍後會介紹優化技巧。
檢視結果
評估會回傳一個結構化的 JSON 陣列，其中每個物件代表一個測試案例的結果：
print(json.dumps(results, indent=2))
每個結果包含三項關鍵資訊：
- output：Claude 的完整回應
- test_case：被處理的原始測試案例
- score：評估分數（目前為硬編碼）
正如您在輸出中所看到的，由於我們尚未提供具體的格式化指示，Claude 生成的回應相當冗長。這正是我們在改進提示時要解決的問題。
我們已完成的工作
到目前為止，我們已成功建立了核心評估流程。我們可以取出資料集，透過 Claude 處理它，並收集結構化的結果。目前缺少的主要部分是評分系統——那個硬編碼的分數 10 需要被實際的評估邏輯所取代。
這個流程代表了大多數 AI 評估系統的基礎。雖然它看起來很簡單，但您剛剛已經建立了評估流程實際運作的大部分內容。複雜性在於細節之中——更好的提示、更精密的評分，以及效能優化。
接下來，我們將深入探討評分器這個關鍵主題，它將把我們硬編碼的分數轉變為對 Claude 表現有意義的評估。