DOCUEVAL: An LLM-based AI Engineering Tool for Building Customisable Document Evaluation Workflows

📄 arXiv: 2511.05496v1 📥 PDF

作者: Hao Zhang, Qinghua Lu, Liming Zhu

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-09-12

💡 一句话要点

DOCUEVAL：基于LLM的可定制文档评估工作流AI工程工具

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文档评估 大型语言模型 AI工程 可定制工作流 同行评审

📋 核心要点

  1. 现有评估工作流在可定制性、准确性和可扩展性方面存在挑战，难以满足实际应用需求。
  2. DOCUEVAL通过支持自定义评审角色、评估标准和推理策略，实现了灵活的文档评估工作流设计。
  3. DOCUEVAL通过真实学术同行评审案例验证了其有效性，展示了其在评估者工程化和可扩展文档评估方面的能力。

📝 摘要（中文）

本文提出DOCUEVAL，一个用于构建可定制文档评估工作流的AI工程工具。该工具利用大型语言模型（LLM）的潜力来简化评估流程并提高性能。DOCUEVAL支持高级文档处理和可定制的工作流设计，允许用户定义基于理论的评审角色，指定评估标准，试验不同的推理策略并选择评估风格。为了确保可追溯性，DOCUEVAL提供每次运行的全面日志记录，以及来源归属和配置管理，从而可以系统地比较不同设置下的结果。通过集成这些能力，DOCUEVAL直接解决了核心软件工程挑战，包括如何确定评估者是否“足够好”以进行部署，以及如何通过实验比较不同的评估策略。通过一个真实的学术同行评审案例，我们展示了DOCUEVAL的实用性，表明DOCUEVAL能够实现评估者的工程化以及可扩展、可靠的文档评估。

🔬 方法详解

问题定义：现有文档评估方法在可定制性、准确性和可扩展性方面存在局限性。具体而言，难以根据不同的评估任务和领域定制评估标准和流程，难以保证评估结果的准确性和一致性，并且难以应对大规模文档评估的需求。这些问题阻碍了LLM在文档评估领域的实际应用。

核心思路：DOCUEVAL的核心思路是提供一个可定制的文档评估工作流平台，允许用户根据自己的需求定义评估角色、评估标准、推理策略和评估风格。通过将评估流程分解为多个可配置的步骤，并提供全面的日志记录和配置管理功能，DOCUEVAL旨在提高文档评估的效率、准确性和可追溯性。

技术框架：DOCUEVAL的技术框架主要包括以下几个模块：文档处理模块，负责对输入文档进行预处理和特征提取；工作流设计模块，允许用户定义评估流程，包括评估角色、评估标准、推理策略和评估风格；LLM集成模块，负责调用LLM进行文档评估；日志记录和配置管理模块，负责记录评估过程中的所有信息，并提供配置管理功能。

关键创新：DOCUEVAL的关键创新在于其可定制的工作流设计和全面的日志记录和配置管理功能。通过可定制的工作流设计，DOCUEVAL可以灵活地适应不同的评估任务和领域。通过全面的日志记录和配置管理功能，DOCUEVAL可以提高文档评估的可追溯性和可重复性。

关键设计：DOCUEVAL的关键设计包括：评估角色的定义，允许用户定义不同的评估角色，例如专家评审员、普通用户等；评估标准的定义，允许用户定义不同的评估标准，例如准确性、完整性、可读性等；推理策略的选择，允许用户选择不同的推理策略，例如零样本推理、少样本推理等；评估风格的选择，允许用户选择不同的评估风格，例如客观评估、主观评估等。

📊 实验亮点

论文通过一个真实的学术同行评审案例展示了DOCUEVAL的实用性。实验结果表明，DOCUEVAL能够有效地支持评估者的工程化，并实现可扩展、可靠的文档评估。具体性能数据未知，但案例表明DOCUEVAL在实际应用中具有显著优势。

🎯 应用场景

DOCUEVAL可应用于多种文档评估场景，例如学术论文评审、法律文件审查、技术文档质量评估等。该工具可以帮助提高文档评估的效率和准确性，降低人工评估的成本，并为文档质量控制提供有力支持。未来，DOCUEVAL有望成为文档管理和知识工程领域的重要工具。

📄 摘要（原文）

Foundation models, such as large language models (LLMs), have the potential to streamline evaluation workflows and improve their performance. However, practical adoption faces challenges, such as customisability, accuracy, and scalability. In this paper, we present DOCUEVAL, an AI engineering tool for building customisable DOCUment EVALuation workflows. DOCUEVAL supports advanced document processing and customisable workflow design which allow users to define theory-grounded reviewer roles, specify evaluation criteria, experiment with different reasoning strategies and choose the assessment style. To ensure traceability, DOCUEVAL provides comprehensive logging of every run, along with source attribution and configuration management, allowing systematic comparison of results across alternative setups. By integrating these capabilities, DOCUEVAL directly addresses core software engineering challenges, including how to determine whether evaluators are "good enough" for deployment and how to empirically compare different evaluation strategies. We demonstrate the usefulness of DOCUEVAL through a real-world academic peer review case, showing how DOCUEVAL enables both the engineering of evaluators and scalable, reliable document evaluation.