How to eval web search for AI
本文由Parallel Web Systems撰写，旨在指导开发者如何有效评估AI系统中的网络搜索API。文章首先区分了搜索、提取和任务三种相关功能，并强调评估应基于最终答案而非中间输出。作者建议构建可靠的金标准数据集，避免过度依赖公共基准，并设置控制变量的测试环境。同时，文章讨论了搜索模式（如fast与advanced）的选择、模型与搜索配置的匹配，以及使用LLM作为评判者的评分方法。最后，作者提供了Parallel Search API的最佳实践，包括使用objective字段和限制搜索预算等。
