ElectriQ：大语言模型在电力营销领域的基准测试

ElectriQ是针对电力营销场景的大语言模型（LLM）评估基准测试数据集，旨在为能源行业AI应用提供专业评估标准。其核心目标包括专业性评估、实用性验证、安全性检验及可比性分析，助力解决LLM在电力营销这一高度专业化领域的表现评估问题。

全球能源行业正经历数字化转型，智能电网、分布式能源等发展使电力营销场景复杂化，从单向供电转向双向互动服务，对客户服务等提出新要求。LLM在解决复杂咨询、优化策略等方面有潜力，但电力营销涉及多维度专业知识，如何准确评估LLM表现成为亟待解决的问题。

ElectriQ数据集来源包括行业标准、政策法规、学术文献、实际案例及专家知识；问题类型涵盖知识问答、场景应用、政策解读、安全合规四类；每个问题配有专家审核的标准答案，含参考答案、评分要点、常见错误、难度等级及知识领域标签。

评估维度包括准确性、完整性、逻辑性、实用性、安全性；评估方法采用自动评估（关键词匹配、语义相似度等）、人工评估（专家评分、交叉验证等）及对比评估（排名分析、差异分析等），确保结果可靠。

ElectriQ评估结果可服务于模型选型（帮助企业选合适LLM）、模型优化（指导微调）、应用设计（参考能力边界）、风险管控（识别安全隐患）等场景。

研究发现LLM存在知识掌握不均衡（通用知识好，专业细节不足）、计算能力待提升（数值计算错误率高）、安全意识不足（电网安全回答欠谨慎）、时效性问题（最新政策了解滞后）等问题。

当前局限包括覆盖范围（聚焦中国市场）、语言限制（中文为主）、动态更新慢、场景局限（文本问答为主）；未来方向为扩展国际场景、支持多模态、实时更新、行业定制、对抗测试等。