使用相同数据集将评估拆分为检索评估和生成评估组件，提供了一种结构化的方式来诊断和改进系统性能。通过隔离这两个阶段，开发者可以精确定位故障是源于文档检索不足还是生成质量差。例如，在问答系统中，如果检索组件未能找到包含正确答案的相关文档，即使生成器再完美也会产生不正确的结果。优先评估检索确保系统能够访问必要的信息，而生成评估则侧重于模型如何有效地将这些信息合成为连贯的响应。这种分离简化了调试，并允许对每个组件进行有针对性的优化。
使用相同数据集进行两项评估可确保一致性并减少可能扭曲结果的变量。假设一个医疗问答系统针对一组问题进行测试，这些问题的答案存在于提供的文档中。通过首先衡量检索准确性（例如，“系统是否找到了包含答案的段落？”），开发者可以识别文档索引或嵌入质量方面的差距。如果检索成功率为 90%，但最终答案准确性仅为 60%，那么瓶颈显然在于生成器——可能由于上下文处理不当或过拟合。相反，如果检索准确性较低，那么改进文档预处理或检索算法就成为首要任务。这种方法避免了混淆问题并简化了迭代改进过程。
在实践中，这种划分改进了资源分配和优先级排序。例如，在客户支持聊天机器人中，如果检索评估显示 80% 的答案在知识库中找到，但生成准确性仅为 50%，开发者可能会专注于微调生成器提取关键细节或避免幻觉的能力。另一方面，如果检索表现不佳，工作重心可能会转移到扩大文档覆盖范围或优化搜索算法。这种方法还有助于设定现实的期望：一个检索准确率为 70% 的系统，如果未能首先解决检索问题，是无法达到 90% 的最终准确率的。通过解耦这些阶段，团队可以系统地解决弱点，并避免浪费时间优化并非主要故障源的组件。
