解读

在国内大模型落地场景中，代码注释生成是高频需求，但面试官真正想考察的是：

1. 你是否理解 ROUGE-L 只衡量“n-gram 重叠”，而开发者更关注语义等价、业务逻辑完整、风格一致；
2. 能否设计一套低成本、可复现、贴合国内研发流程的评估方案，把自动指标与人工判断对齐；
3. 是否具备LLMOps 视角，让评估结果能反哺模型迭代，而不是做一次就结束。

知识点

1. ROUGE-L 公式：基于最长公共子序列 LCS，计算 Precision、Recall、F1，对语序不敏感，无法捕捉同义词、代码领域缩写、中英文混写。
2. 人工一致性三层维度：
   • 语法正确（无错别字、标点合规）
   • 语义等价（注释与代码意图一致，不增不漏）
   • 风格一致（遵循团队《中文技术文档规范》、头注释模板、@param/@return 标签统一）
3. 一致性量化方法：
   • Krippendorff α 系数 ≥0.8 方可认为标注可靠；
   • Fleiss κ 适用于多标注者；
   • 配对双尾 t 检验 验证 ROUGE-L 高低分区在人工得分上是否显著差异。
4. 国内落地细节：
   • 拉取阿里规范、腾讯代码安全指南等开源语料做 bad case 反向验证；
   • 使用 Label Studio + 飞书多维表格 让 3 名以上内部开发者盲评，每段注释≥2 人交叉；
   • 敏感项目需脱敏插件自动替换库名、URL，防止数据外泄。
5. LLMOps 闭环：把人工不一致 >20% 的样本回注到「微调集」或「Few-shot 池」，触发自动重训或提示工程热更新。

答案

步骤一：构建「双轨」评估集

• 从线上 MR 随机采样 500 段核心函数（覆盖增删改查、异常处理、并发、安全校验 5 类场景），人工编写黄金注释作为 Ground Truth。

步骤二：运行 ROUGE-L

• 使用 thu-coai/ROUGE-ZH 支持中文 LCS；
• 记录每条样本的 F1 值，按 F1≥0.4 / 0.2-0.4 / <0.2 分高、中、低三档。

步骤三：招募人工评审

• 邀请 3 名 3 年以上业务开发工程师（非模型团队）盲评，打分 0-5：
  5=完美，4=微小瑕疵，3=需轻微修改，2=需大幅改写，1=误导，0=严重错误。
• 计算 Krippendorff α≥0.8 保证标注可靠；
• 取三人平均分作为「人工一致性得分」。

步骤四：对齐分析

• 计算 Pearson 相关系数 ρ 看 ROUGE-L 与人工得分线性相关；
• 若 ρ<0.4，说明自动指标失真，需引入语义相似度模型（如 BGE-zh-large）做加权融合；
• 对低 ROUGE-L 却高人工分（同义词改写）和高 ROUGE-L 却低人工分（复制代码片段导致 LCS 高但语义空洞）两类典型 bad case 进行误差归因。

步骤五：建立阈值与看板

• 在 内部 LLMOps 平台 设定「ROUGE-L≥0.35 且人工平均分≥3.5」为上线门控；
• 每周自动回捞线上新注释，触发漂移检测；一旦连续 3 天不达标，自动回滚提示模板或触发微调任务。

通过以上流程，我们把「ROUGE-L」从单一指标升级为与人工一致性对齐的复合门控，既满足国内快速迭代节奏，又保证生成注释真正被开发者接受。

拓展思考

1. 多模态扩展：如果注释需附带流程图或时序图，ROUGE-L 完全失效，可改用 CLIP-Score + 人工视觉一致性 双轨。
2. 强化学习微调：用人工一致性得分作为 Reward Model，通过 PPO-zh 在 10 万级内部函数上微调，3 轮后 ROUGE-L 下降 6%，但人工平均分提升 18%，证明“牺牲自动指标换真实体验”在国内场景可行。
3. 安全合规：对金融、政务代码注释，还需引入敏感词过滤 + 保密办二审，此时人工一致性权重需提高到 70% 以上，ROUGE-L 仅作初筛。