比较两个RAG（检索增强生成）系统或配置时，除了答案的正确性之外，评估其定性方面有助于评估其可用性、可靠性和适应性。三个需要考察的关键领域是：答案的清晰度和连贯性、对模糊或不完整查询的处理能力，以及对边缘情况或偏见的鲁棒性。
首先，答案的清晰度和连贯性决定了系统传达信息的效率。即使是正确的答案，也可能结构混乱、过于冗长或缺乏逻辑流程。例如，一个RAG系统可能准确回答技术问题，但将关键细节隐藏在不相关的解释中。开发者应该测试响应是否突出重点，使用自然流畅的措辞，并在不必要时避免行话。一个生成简洁、组织良好的答案（例如，将故障排除步骤分组）的系统，比生成零散文本的系统更易于使用，即使两者事实正确。
其次，对模糊或不完整查询的处理能力揭示了系统推断上下文或请求澄清的能力。例如，如果用户询问“如何修复错误？”但未指定错误代码，一个鲁棒的RAG系统可能会列出常见的故障排除步骤，同时明确指出查询的模糊性。一个较弱的系统可能提供一个通用或不相关的答案，例如解释网络问题而不是语法错误。测试系统如何处理模糊输入——例如部分术语或未明确的场景——有助于衡量它们在用户查询通常不完美的实际用例中的实用性。
第三，对边缘情况和偏见的鲁棒性确保了可靠性。这包括避免幻觉细节（例如，编造不存在的API端点）或传播训练数据中的偏见。例如，一个RAG系统可能在传记查询中错误地将“CEO”与男性代词关联起来，这反映了数据集的偏见。开发者还应该测试对不相关或对抗性输入的响应（例如，在技术支持场景中询问“人生的意义是什么？”）。一个能够优雅地重定向或承认自身局限性（例如，“这不在我的回答范围内”）的系统，比强制提供不相关答案的系统更值得信赖。
通过关注这些定性维度，开发者可以更好地评估RAG系统在原始准确性之外如何满足用户需求，确保它提供实用、可靠且具备上下文感知能力的答案。
