要评估 LlamaIndex 的性能，请关注三个关键方面：检索准确性、响应质量和系统效率。 LlamaIndex 旨在将大型语言模型 (LLM) 与外部数据连接起来，因此其有效性取决于它检索相关信息并将其处理成有用输出的程度。 首先，使用标准指标（如精度（检索到的文档中相关的百分比）和召回率（检索到的相关文档的百分比））来测试检索准确性。 例如，如果您查询文档存储以查找“气候变化影响”，请检查顶部结果是否包含关键研究或文章，并排除不相关的内容。 像 precision@k（顶部 k 个结果的准确性）和 MRR（平均倒数排名）这样的工具可以量化这一点。 运行具有各种查询类型（事实性、开放式或多步骤）的测试，以识别索引或搜索逻辑中的弱点。
接下来，评估当 LlamaIndex 将检索到的数据馈送到 LLM 时生成的响应质量。 使用诸如 BLEU 或 ROUGE 分数之类的基准将生成的文本与人工编写的参考文本进行比较，但也要包括对相关性、连贯性和事实正确性的人工评估。 例如，如果 LlamaIndex 为问答系统提供支持，请验证答案是否直接解决查询并避免幻觉。 测试边缘情况，例如模棱两可的查询或数据差距，以了解系统如何处理不确定性。 此外，衡量延迟和吞吐量——LlamaIndex 处理查询的速度以及每秒可以处理的请求数。 如果一个查询在实时应用程序中需要 5 秒才能返回结果，那可能是不可接受的。 像 Locust 或 Apache Benchmark 这样的工具可以模拟负载并对系统进行压力测试。
最后，评估可扩展性和资源使用情况。 随着您的数据增长，LlamaIndex 应在不增加过多内存或计算成本的情况下保持性能。 测量索引越来越大数据集所需的时间 - 例如，索引 10,000 个文档与 100,000 个文档需要多长时间。 在索引和查询期间监视 RAM/CPU 使用率以识别瓶颈。 如果索引 1GB 的数据需要 16GB 的 RAM，您可能需要优化。 如果要水平扩展，请测试分布式设置，并检查响应时间是否保持一致。 此外，验证自定义：如果您调整检索参数（如块大小或嵌入模型），性能会提高吗？ 例如，从通用嵌入切换到特定领域的嵌入（例如用于医疗数据的 BioBERT）可能会提高准确性。 记录这些指标以建立基线并跟踪随时间的改进。