合成数据生成可以通过创建多样化、可扩展和可定制的测试用例，而无需依赖手动收集的数据，从而帮助构建用于检索增强生成 (RAG) 系统的评估数据集。例如，语言模型 (LLM) 可以生成假设的用户查询，模拟文档，并生成相应的答案，以测试 RAG 管道的检索和生成组件。当真实世界的数据稀缺、对隐私敏感或注释成本高昂时，这尤其有用。开发人员可以控制查询复杂度、文档长度或主题分布等变量，以在特定条件下对系统进行压力测试。例如，合成查询可以模仿现有日志中可能不存在的罕见边缘情况（例如，含糊不清的医学术语），而合成文档可以模拟特定领域的知识差距或错误信息，以评估检索准确性。这种方法允许对 RAG 性能进行系统的验证，涵盖可能难以覆盖的场景。
但是，如果不仔细管理，合成数据会带来风险。首先，合成查询或文档可能缺乏真实世界数据的细微差别和可变性。例如，生成查询的 LLM 可能会过度表示它接受过训练的某些措辞或主题，从而导致有偏差的评估。同样，合成文档可能会省略细微的真实世界上下文（例如，区域俚语或拼写错误），导致 RAG 系统看起来比实际更强大。其次，生成过程中的错误（例如，合成文档中的事实不准确或不匹配的查询-答案对）可能会扭曲评估指标。如果合成文档包含不正确的信息，RAG 系统可能会检索它并生成有缺陷的答案，但错误将源于数据集，而不是系统本身。第三，过度依赖合成数据可能会创建一个反馈循环，其中 RAG 系统在人为示例中表现良好，但在生产中失败。
为了减轻这些风险，开发人员应将合成数据与真实世界样本相结合，并执行严格的验证。例如，对照真实用户日志交叉检查合成查询可以识别多样性方面的差距。诸如人工验证或自动一致性检查（例如，确保合成答案与源文档对齐）之类的工具可以减少事实错误。此外，使用单独的 LLM 进行数据生成和 RAG 评估可以最大限度地减少偏差重叠。例如，使用 GPT-4 生成合成数据，但使用 Claude-3 或自定义模型进行评估，可以确保测试不会无意中针对特定 LLM 的倾向进行优化。平衡合成数据和真实数据，以及迭代测试，有助于创建一个强大的评估框架，同时最大限度地减少风险。
