RAG系统评估指标入门

检索增强生成（RAG）通过整合外部知识库解决大语言模型的知识过时与幻觉问题，但评估其性能面临多维挑战：检索质量、上下文利用能力及答案本身质量。业界已确立三大核心评估维度：上下文相关性（检索内容是否精准聚焦）、答案忠实度（生成内容是否严格基于上下文）和答案相关性（输出是否直接回应用户问题）。为突破人工评估瓶颈，Ragas与ARES代表了自动化评估框架的两代演进。 Ragas：无参考评估的开创者 Ragas的核心创新是无参考评估，摆脱对黄金标准答案的依赖，通过LLM提示技术实现快速量化： 答案相关性：基于生成答案反向构造问题，计算与原始问题的语义相似度 上下文相关性：提取上下文中关键句子，其与总句数比例即为得分 忠实度：将答案拆解为独立声明，统计能被上下文支持的比例 该方法显著加速迭代周期，但存在明显局限："LLM即裁判"模式对提示词敏感，性能不稳定，尤其在长上下文场景下表现不佳。 ARES：基于合成数据的精准评估 ARES通过微调定制化裁判模型实现质的飞跃，分为三阶段： 合成数据生成：利用LLM从知识库自动构建"问题-上下文-答案"三元组，特别设计"强负例"（语义相近但内容矛盾的样本）提升判别难度 裁判模型微调：为每个评估维度独立训练轻量级分类器（如DeBERTa），取代通用LLM，提升效率与可复现性 统计置信校准：引入预测能力推理（PPI），通过约150个人工标注样本生成置信区间，将评估从启发式评分升级为具备统计学严谨性的结论 实验表明，ARES在上下文相关性评估准确率上比Ragas平均高出59.3个百分点，性能更稳定。#RAG #评估 #评测