若MolAI推理结果偏差大或缺量化依据，需执行四步验证：一、调用标准化API获取确定性输出；二、用ChemCoTBench分维度评测；三、以RDKit形式化校验结构逻辑；四、通过FedEDM扰动测试鲁棒性。
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如果您在使用 MolAI 进行模型效果验证时，发现推理结果与预期存在偏差或缺乏量化依据，则可能是由于未采用标准化的在线推理流程与多维评估机制。以下是针对 MolAI 平台开展模型效果测试的具体操作路径：
一、调用 MolAI 在线推理 API 获取原始输出
该步骤旨在获取模型在统一输入条件下的确定性响应，为后续评估提供可比基础。需确保请求参数固定、环境隔离、无缓存干扰。
1、访问 MolAI 官方文档页面，定位 “Inference API” 端点地址，复制 HTTPS URL。
2、使用 curl 或 Python requests 构造 POST 请求，Header 中设置 Content-Type: application/json 与有效的 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
3、Body 内容必须包含 "prompt" 字段（字符串格式）与 "model_id" 字段（如 "molai-chem-7b-v2"），禁止添加 temperature 或 top_p 等采样参数以保证结果确定性。
4、执行请求后，解析返回 JSON 中的 "response" 键值，保存为 raw_output.txt。
二、运行 ChemCoTBench 模块化评测套件
该方法基于论文《Beyond Chemical QA》提出的 ChemCoTBench 框架，将分子理解、编辑、优化与反应预测四类能力解耦为可验证子任务，避免单一指标掩盖结构性缺陷。
1、从 Hugging Face 数据集页下载 OpenMol/ChemCoTBench 的 test split，提取其中 50 条带标准答案的 prompt-response 对。
2、将每条 prompt 提交至 MolAI 推理接口，收集全部 response，生成 response_list.json。
3、运行本地 ChemCoTBench evaluator 脚本，传入 --gold_path test_answers.json --pred_path response_list.json。
4、脚本输出四个维度的精确匹配率（EM）与子任务 F1 值，重点关注 “官能团替换正确率” 与 “立体化学符号保留率” 两项指标。
三、部署 GeoTrust 风格形式化验证链
该方法源自 TrustGeoGen 引擎思想，适用于需验证分子结构逻辑自洽性的场景，通过形式化规则对输出 SMILES 或 3D 坐标进行数学级校验，识别隐性矛盾。
1、将 MolAI 输出的 SMILES 字符串输入 RDKit 的 Chem.MolFromSmiles()，捕获解析异常并记录失败样本索引。
2、对成功解析的分子，调用 Chem.rdMolDescriptors.CalcMolFormula() 计算分子式，与 prompt 中明确指定的元素组成做字符级比对。
3、若 prompt 含空间约束（如 “(R)-enantiomer”），启用 rdkit.Chem.rdMolDescriptors.CalcCIPLabel() 校验手性中心 CIP 标签是否匹配。
4、对含环结构的输出，运行 Chem.GetSSSR(mol) 检查最小环集合数量是否与 prompt 描述一致（如 “bicyclic[2.2.1]” 必须返回 2 个环）。
四、执行 FedEDM 兼容性压力测试
该方法模拟联邦学习环境下模型对分布式微调更新的鲁棒性，通过注入量化扰动检验输出稳定性，适用于评估 MolAI 在边缘设备部署时的表现边界。
1、从 FedEDM 论文附录中获取 QM9 数据集的 100 个标准分子样本，导出其 3D 坐标为 .xyz 格式。
2、对每个 .xyz 文件施加三种扰动：a) 坐标高斯噪声（σ=0.05 Å）；b) 随机原子类型置换（≤2 个原子）；c) 键级随机衰减（±0.3）。
3、将扰动后结构转换为 SE(3)-equivariant 输入张量，提交至 MolAI 的 /v1/structure-inference 端点。
4、统计 100 次请求中，输出 SMILES 的 validity（RDKit 可解析）、uniqueness（去重后占比）、reconstruction_error（与原始坐标的 RMSD 均值）三项指标。
