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SupChain-Bench：面向真实供应链管理场景的大语言模型基准测试

SupChain-Bench 是一个专为评估大语言模型在供应链订单管理中工具调用与多步推理能力而设计的综合基准，模拟了真实的三层供应链系统。

大语言模型供应链管理基准测试工具调用多步推理评估框架开源

发布时间 2026/05/12 13:54最近活动 2026/05/12 14:06预计阅读 2 分钟

章节 01

SupChain-Bench：供应链管理场景LLM基准测试导读

SupChain-Bench是由AIDC-SupplyChain-AI团队开发的、面向真实供应链订单管理场景的大语言模型评估基准，旨在系统性测试LLM的工具调用与多步推理能力。它模拟三层供应链系统，通过条件工具调用链和多维度评估体系，填补通用基准在特定行业场景评估的空白。

章节 02

背景：为何需要供应链专用LLM基准？

现有LLM基准多关注通用能力（如数学推理、代码生成），但企业应用中需面对结构化业务系统、复杂数据层级和严格流程。供应链管理场景中，简单查询可能需跨层级推理、动态工具调用，传统评估仅看最终结果忽略中间步骤。SupChain-Bench的独特性在于既评估结果准确性，也追踪工具调用链合理性。

章节 03

方法：三层供应链模拟架构设计

SupChain-Bench核心是模拟真实业务逻辑的三层订单管理系统：

交易订单：客户顶层订单，含买家信息与标识，可关联1-5个履约订单；
履约订单：物流执行单元，有独立状态（正常/取消/错误等）；
仓库订单：仓储最小执行单元，每个履约订单关联1-3个，含状态与错误信息。此外含错误日志和取消上下文辅助表，精确模拟电商物流数据组织方式。

章节 04

方法：条件工具调用链设计

基准提供8个OpenAI兼容的工具函数，覆盖供应链查询各环节。工具链体现真实业务条件逻辑：模型需先查询买家与订单ID，再根据履约状态动态调整后续调用（如取消状态需查取消原因，错误状态需查错误原因）。这种条件分支设计是基准精髓，考验模型动态调用策略能力。

章节 05

方法：多维度评估体系与提示策略

SupChain-Bench采用细粒度实体级评估（交易/履约/仓库三层的精确率、召回率），并包含条件逻辑评估（正常/取消/错误流程）。同时支持多种提示策略：标准模式、ReAct模式（思考-行动-观察循环）、SOP引导模式（预定义业务规则），助力比较不同提示方法的影响。

章节 06

数据生成与评估流程

项目提供合成数据生成工具，可通过参数控制订单数量、取消率/错误率生成测试数据集；确定性结果编排脚本确保标准答案可复现。评估流程：模型预测结果以JSONL保存（含工具调用轨迹），评估脚本自动重建数据结构并逐字段比对标准答案。

章节 07

结论与行业影响

SupChain-Bench为供应链领域LLM评估树立新标杆，其方法论（模拟真实层级、条件工具链、多粒度评估）可推广至金融风控、医疗诊断等复杂场景。对企业而言，它既是实用评测工具，也是基准设计范例，助力LLM在核心业务系统的可靠部署。项目开源地址：https://github.com/Damon-GSY/SC-bench