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RAG系统评估不容忽视，全面解析如何确保生成答案的准确性与相关性。 核心内容： 1. RAG系统评估的两大关键环节：检索质量与生成质量 2. 生成质量的核心指标：忠实性与答案相关性 3. 检索质量的核心指标：上下文相关性与召回率
一个端到端集成的 RAG 系统，即便表面上运行良好，也暗藏风险。若未经全面评估就贸然投入使用，后果可能十分严重——尤其是在那些对信息准确性和上下文理解有严苛要求的应用场景中，因此RAG 系统同样需要严格的评估。
因为在实际部署中，各个环节都可能出现问题：例如，文档分块策略可能不够精准高效；检索模型无法稳定地召回最相关的上下文；而生成模型则可能曲解信息，最终产出不准确甚至具有误导性的答案。
在评估 RAG 系统时，常常难以获取带有人工标注的测试集或标准答案。究其原因，基于大语言模型的下游应用往往是高度定制化和面向特定场景的。因此，我们更倾向于采用无参考指标（Reference-Free Metrics），这类指标无需外部标准答案，可以直接衡量生成内容本身的质量——而这，恰恰是 RAG 应用评估的重中之重。
对 RAG 系统的评估主要围绕两大环节：检索质量（Retrieval Quality）和生成质量（Generation Quality）。以下是几个核心指标的详细说明：
生成质量评估 (Generation Quality)这类指标关注由大型语言模型（LLM）最终生成的答案本身的质量，通常不需要参考标准答案（Ground Truth）。
检索质量评估 (Retrieval Quality)这类指标关注检索模块（Retriever）所召回的上下文的质量，通常需要一个标准答案（Ground Truth）作为参照。
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