探索以用户体验为基础的大模型测评机制是一个非常有意义的项目。基于用户体验的大模型测评机制需要综合考虑以下几个方面：

1. 用户需求和反馈：了解用户在使用大模型时的需求和反馈，包括输入内容、输出结果、交互方式等。通过收集用户反馈，可以更好地了解用户对大模型的满意度和改进方向。

2. 评估指标：根据用户需求和反馈，设计评估指标体系，用于评估大模型的生成效果。这些指标应该包括文本内容的质量、语义连贯性、上下文理解能力、生成速度等方面。

3. 多语言模型评估：对于基于多个LLM的大模型，需要针对不同语言的大模型进行评估。不同语言的大模型可能存在语言差异和特点，因此需要针对不同语言的大模型进行专门的设计和评估。

4. 自动化评测工具：为了提高评测效率，可以使用自动化评测工具对大模型进行自动化的评测。这些工具可以根据设计好的评估指标，对大模型的生成效果进行评分和排名。

5. 用户体验反馈机制：建立用户反馈渠道，收集用户对大模型的满意度和改进意见。根据用户反馈，不断优化大模型的生成效果和用户体验，形成良性循环。

基于以上几个方面，本项目提供一键式的基于多个LLM的生成效果评测机制，包括以下步骤：

1. 收集用户需求和反馈：通过问卷调查、在线反馈等方式收集用户需求和反馈。

2. 设计评估指标体系：根据用户需求和反馈，设计评估指标体系，用于评估大模型的生成效果。

3. 自动化评测工具的使用：使用自动化评测工具对大模型进行自动化的评测，并根据评测结果给出评分和排名。

4. 用户反馈渠道的建立：建立用户反馈渠道，收集用户对大模型的满意度和改进意见。根据用户反馈，不断优化大模型的生成效果和用户体验。

5. 一键式评测功能：提供一键式评测功能，用户只需输入内容或描述需求，即可得到基于多个LLM的大模型的生成效果评测结果。

通过以上机制，可以更好地了解用户对大模型的满意度和改进方向，从而提高大模型的生成效果和用户体验，满足用户需求。