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. 现有评估工作流程在可定制性、准确性和可扩展性方面存在挑战，阻碍了LLM等基础模型的实际应用。
  2. DOCUEVAL通过支持高级文档处理和可定制工作流程设计，使用户能够灵活定义评估标准和推理策略。
  3. 通过真实学术同行评审案例，验证了DOCUEVAL在评估者工程化和可扩展文档评估方面的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）等基础模型具有简化评估工作流程并提高其性能的潜力。然而，实际应用面临着可定制性、准确性和可扩展性等挑战。本文提出了DOCUEVAL，一个用于构建可定制文档评估工作流程的AI工程工具。DOCUEVAL支持高级文档处理和可定制的工作流程设计，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提供了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。通过整合这些能力，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。我们通过一个真实的学术同行评审案例展示了DOCUEVAL的实用性，表明DOCUEVAL能够实现评估者的工程化和可扩展、可靠的文档评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLM）构建可定制、准确且可扩展的文档评估工作流程的问题。现有方法在可定制性方面不足，难以适应不同的评估标准和推理策略。此外，现有方法缺乏有效的手段来评估评估者的质量，以及系统地比较不同评估策略的优劣。

核心思路：论文的核心思路是构建一个AI工程工具DOCUEVAL，该工具允许用户自定义评估工作流程，包括定义评审角色、指定评估标准、试验不同的推理策略和选择评估风格。通过提供全面的日志记录、来源归属和配置管理，DOCUEVAL支持对不同评估策略进行系统比较，并评估评估者的质量。

技术框架：DOCUEVAL的整体框架包含以下主要模块：1) 文档处理模块，用于处理各种文档格式；2) 工作流程设计模块，允许用户自定义评估流程；3) 评审角色定义模块，用于定义基于理论的评审角色；4) 评估标准指定模块，用于指定评估标准；5) 推理策略实验模块，用于试验不同的推理策略；6) 评估风格选择模块，用于选择评估风格；7) 日志记录模块，用于记录每次运行的详细信息；8) 来源归属模块，用于追踪评估结果的来源；9) 配置管理模块，用于管理不同的配置。

关键创新：DOCUEVAL的关键创新在于其可定制性，它允许用户根据具体需求定制评估工作流程，而无需修改底层代码。此外，DOCUEVAL还提供了全面的日志记录和配置管理功能，使得用户可以系统地比较不同评估策略的优劣，并评估评估者的质量。

关键设计：DOCUEVAL的关键设计包括：1) 使用LLM作为评估引擎，利用其强大的自然语言处理能力；2) 提供图形化界面，方便用户进行工作流程设计；3) 支持多种评估标准和推理策略，以适应不同的评估任务；4) 采用模块化设计，方便扩展和维护；5) 提供详细的文档和示例，方便用户使用。

🖼️ 关键图片

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📊 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。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知具体数值）。

🎯 应用场景

DOCUEVAL可应用于各种文档评估场景，如学术同行评审、法律文件审查、技术文档审核等。它能够提高评估效率和质量，降低人工成本，并为评估过程提供可追溯性和透明度。未来，DOCUEVAL可以进一步扩展到其他类型的评估任务，如代码审查、图像识别等。

📄 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.