为了评估 RAG 系统答案的连贯性和流畅性，而不仅仅是事实准确性，开发者可以关注结构一致性、语法正确性和以用户为中心的评估。连贯性指的是思想如何逻辑地连接和流畅表达，而流畅性则衡量文本的自然度和可读性。这些方面至关重要，因为即使是事实正确的答案，如果它们脱节或措辞笨拙，也可能无法令人满意。
对于连贯性，分析答案的逻辑结构。检查句子是否相互衔接，没有主题的突然转变或矛盾。诸如实体网格（跟踪主语和宾语在句子中的重现）之类的工具可以帮助可视化主题的一致性。例如，解释气候变化的答案应保持从原因到影响的清晰思路，使用“因此”或“此外”之类的短语连接思想。诸如文本连贯性模型（例如，使用句子嵌入之间的余弦相似度）之类的自动化方法可以量化相邻句子之间的关联程度。开发者还可以手动评估答案是否遵循可预测的叙述模式，例如问题-解决方案或原因-结果，这对于用户理解至关重要。
流畅性可以通过检查语法、句法和可读性来评估。诸如语言模型（例如 GPT-4）或 spaCy 等库可以标记语法错误或笨拙的措辞。例如，包含重复短语（“该过程很快，该过程很有效”）的 RAG 答案在流畅性方面得分会很低。诸如困惑度（语言模型对文本的“惊讶”程度）或 BLEU 分数（将生成文本与人工参考进行比较）等指标可以提供数值反馈。但是，这些自动化分数应与人工审查结合使用，因为它们可能会忽略诸如语气不自然等更细微的问题。例如，在面向用户的聊天机器人中使用过于专业术语的答案，在语法上是流畅的，但缺乏对话的清晰度。
最后，用户研究和基于任务的评估提供了实用的见解。要求测试用户评价答案的清晰度和易于理解程度。跟踪诸如理解答案所需的时间或后续任务的成功率（例如，“使用答案解决问题”）等指标。例如，如果 RAG 生成的软件故障排除指南能够帮助用户快速解决问题，则表明其具有很强的连贯性和流畅性。使用成对排名（例如，“哪个答案读起来更自然？”）将输出与人工撰写的回复进行比较，也可以发现差距。将自动化指标与人工反馈相结合，确保对答案如何传达信息进行平衡评估，而不仅仅是评估它传达了什么信息。
