面向GenAI/LLM的因果推断实战：从A/B测试到生产级评估

本文介绍一套针对GenAI/LLM产品评估挑战的完整因果推断工具集，提供差分中的差分、倾向得分、断点回归等多种方法的Python实现，所有示例基于统一合成数据集。该工具集解决传统A/B测试在AI产品中的失效问题，帮助团队科学评估AI功能的真实业务价值。

在GenAI/LLM产品部署中，传统A/B测试面临挑战：AI产品常采用分阶段推出、用户自主选择、置信度路由等策略，导致实验组和对照组非随机分配，存在选择偏差（如用户主动开启AI功能的自我选择偏差）。因此，因果推断方法成为AI产品评估的必备工具。

该项目由资深AI从业者Rudrendu Paul创建，遵循"可复现、可对比、可落地"原则。包含合成数据生成器，模拟AI辅助SaaS产品，生成10000行记录（含用户标识、行为特征、实验设计、干预变量、结果指标等16个字段），并内置真实效应值（如新提示词提升4%任务完成率）以验证方法准确性。

项目涵盖多种方法：1.差分中的差分（DiD）：处理分阶段推出，验证平行趋势假设；2.倾向得分方法（PSM/IPW）：解决用户自主选择偏差，评估协变量平衡性；3.断点回归（RDD）：处理阈值路由场景，拟合阈值两侧回归曲线；4.合成控制法：全局上线时构建虚拟对照；5.Uplift建模：识别从AI功能中受益最大的用户群体。

不同场景对应不同方法：分阶段推出→差分中的差分；用户自主选择→倾向得分匹配/加权；基于阈值分配→断点回归；全局上线无对照组→合成控制法。该框架帮助快速选择合适的因果推断方法。

项目采用模块化设计，每个方法独立成篇（如01_did_staged_rollouts、02_propensity_opt_in等）。快速开始步骤：克隆仓库→创建虚拟环境→安装依赖→生成数据→运行示例代码（如did_demo.py）。

工具集帮助AI团队：获取准确决策依据、精细资源分配、可靠实验设计、向利益相关者证明价值。与传统LLM评估（模型层面指标）互补，聚焦产品层面影响（用户满意度、任务完成率等），验证业务价值。

后续计划涵盖双重稳健估计、工具变量分析、反事实推断、业界案例（Airbnb等）。因果推断为AI产品评估提供严谨框架，该项目降低学习门槛，是科学评估AI功能价值的实战资源。