要评估检索增强生成（RAG）系统的质量，请关注三个关键领域：检索的准确性、生成响应的相关性和连贯性，以及实际场景中的端到端性能。首先设计隔离各个组件的测试，然后再评估整个系统。结合使用自动化指标和人工评估来捕获质量的不同方面，并根据发现进行迭代改进。
首先，通过衡量检索组件获取相关上下文的效果来评估其质量。使用诸如命中率（正确文档出现在结果顶部的查询百分比）和平均倒数排名（MRR）等指标来量化最有用的文档是否排名更高。例如，如果您的 RAG 系统回答关于技术文档的问题，请创建一组已知来源段落的测试问题。检查检索器是否在其结果中呈现这些段落。FAISS 或 Elasticsearch 等工具可以帮助对检索速度和准确性进行基准测试。如果命中率较低，请考虑调整嵌入模型、分块策略或搜索参数（例如，增加检索的文档数量）。
接下来，通过分析模型如何利用检索到的上下文生成准确且连贯的答案来评估生成组件。诸如 BLEU 或 ROUGE 分数等指标可以比较生成的文本与参考答案，但这本身并不够。应包含事实一致性检查（例如，使用 BERTScore 等工具验证答案与源材料之间的一致性）和逻辑流畅性。例如，如果用户问“如何修复 Python 的‘ModuleNotFoundError’错误？”，生成的答案应引用有关 Python 路径配置的检索到的文档，并提供分步故障排除指南。人工评估在此至关重要：请领域专家根据正确性、清晰度和完整性对答案进行评分（例如 1-5 分），以识别幻觉或遗漏细节等问题。
最后，在模拟实际使用的场景中测试端到端系统。监控延迟、错误率和用户满意度。部署影子模式，让 RAG 系统与现有工作流程（例如聊天机器人）并行运行，以便在不影响用户的情况下比较性能。使用 A/B 测试衡量任务成功率——例如，跟踪用户认为答案满意的频率或需要重新提问的频率。记录失败情况，例如检索器未找到相关文档或生成器产生乱码的情况。通过在测试套件中添加边缘情况（如模糊查询，例如“优化的最佳方法是什么？”）或特定领域术语来持续优化系统，并确保系统能优雅地处理它们。定期更新评估数据集，以反映新的数据或用户需求。