为了监控 LlamaIndex 中搜索的性能和准确性，您需要跟踪定量指标和定性反馈。首先，定义关键指标，例如命中率（返回相关结果的查询百分比）、延迟（返回结果所需的时间）和精确率/召回率（衡量结果相关性与真实情况）。 例如，通过比较测试数据集中与预期结果匹配的搜索结果数量来计算命中率。 使用 Python 的 time 模块等工具来测量延迟，或者集成日志记录以捕获跨查询的响应时间。 可以通过将检索到的文档与标记数据集进行比较来评估精确率和召回率，以确定系统是否呈现最准确的信息。
接下来，实施特定于检索增强生成 (RAG) 系统的评估框架。 LlamaIndex 提供了 QueryEngine 和 ResponseEvaluator 等实用程序来评估响应质量。 例如，使用 ResponseEvaluator 来检查生成的答案是否与源文档一致，或者检索到的上下文是否充分。 您还可以生成合成测试查询（例如，使用 GPT-4）来模拟用户输入并验证性能。 此外，设置自动化测试以定期针对验证数据集运行评估，标记准确性或速度下降。 对于自定义需求，通过添加特定领域的检查来扩展这些工具，例如验证医学搜索是否优先考虑同行评审的来源。
最后，使用日志记录和可视化工具来跟踪随时间变化的趋势。 将查询成功率、延迟分布和用户反馈等指标记录到数据库（例如 PostgreSQL）或监控服务（Prometheus/Grafana）中。 Weights & Biases 或 TensorBoard 等工具可以可视化嵌入质量或检索模式。 例如，记录用户报告的不准确之处以识别重复出现的问题，例如在模糊查询上的不良性能。 通过根据这些见解调整块大小或嵌入模型等参数来不断优化您的索引。 定期通过将其输出与人工审核的基准进行比较来审核系统，以确保与实际需求保持一致。