依赖于像维基百科这样的固定知识来源的 RAG（检索增强生成）评估数据集可能包含源自该来源本身的偏差。首先，出现**覆盖偏差**是因为维基百科的内容分布不均。在西方、受过教育或技术背景下流行的主题通常被过度代表，而边缘文化、小众主题或记录较少的事件可能缺乏深度。例如，RAG 系统可能在“牛顿物理学”方面回答得很好，但在“传统毛利导航技术”方面失败，因为源材料稀少。其次，出现**时效性偏差**是因为维基百科的更新滞后于现实世界的事件。从静态快照构建的数据集将难以处理有关最新发展的查询，例如新的科学发现或地缘政治事件。第三，**系统性偏差**反映了维基百科的编辑实践，这些实践可能会偏向多数观点。关于有争议主题（例如，气候变化）的文章可能会优先考虑某些观点，导致模型在响应中重现这些偏差。
为了考虑这些偏差，开发人员应该设计评估基准，明确测试知识来源中的差距。对于覆盖偏差，包括跨越代表性不足主题的查询，并验证模型是否承认知识限制而不是产生幻觉。例如，如果评估医学 RAG 系统，包括维基百科中没有的罕见疾病，以测试它如何处理缺失的数据。对于时效性偏差，策划时间敏感的问题，并衡量系统是提供过时的答案还是正确地声明信息不可用。为了解决系统性偏差，使用对抗性测试用例来探测有争议或文化敏感的主题。例如，询问相互竞争的历史叙事（例如，“伊拉克战争的原因”），并检查响应是否反映了平衡的来源或默认为主要观点。
最后，性能指标必须超越准确性，包括稳健性检查。在人工评估的同时，使用**精确度**（检索到的事实正确的频率）和**覆盖意识**（跟踪系统何时承认无知）。例如，如果模型使用 2020 年的维基百科快照回答有关 2023 年事件的问题，则惩罚自信但不正确的回复。此外，尽可能使用外部来源来验证答案，从而增强评估。开发人员还可以使用偏差缓解技术，例如数据增强（添加合成的代表性不足的查询）或微调模型以识别和标记不确定的输出。通过明确映射固定来源的局限性并针对它们进行测试，评估可以更公平地评估 RAG 系统的真实能力。
