RAG 評測怎麼做:檢索與回答分開評的評測集和指標設計提示詞(命中率、忠實度、答案正確性、拒答)

RAG 知識庫問答做出來了,但說不清效果到底好不好、改了切分或換了模型後是變好還是變差時用:讓 AI 幫你設計一套把「檢索」和「生成」分開評的評測方案——測試集怎麼構造、每條記錄哪些字段、用哪些指標、怎麼讓人工與模型評分配合、多少分才能上線。

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通用大模型 對話模型通用
請幫我為一個檢索增強生成(RAG)問答系統設計評測方案。目標是:每次改動後,能用同一套測試集判斷是變好還是變差,並能分清問題出在檢索還是出在生成。

系統用途與用戶:[系統用途與用戶]
知識庫內容與規模:[知識庫內容與規模]
當前流程:[當前流程](例如:查詢改寫 → 混合檢索取 20 → 重排序取 5 → 生成並標註出處)
可投入的人力與時間:[人力與時間]
最不能接受的錯誤:[最不能接受的錯誤](例如:編造政策條款、引用過期版本)

請輸出:

一、測試集設計
1. 問題類型配比:單點事實、步驟類、需要多處資訊拼合、對比彙總、表述口語化或有錯別字、知識庫中沒有答案、問題本身有歧義、涉及已過期版本。給出每類的建議數量,總量控制在我的人力能標註的範圍內。
2. 每條測試用例要記錄的字段:問題、參考答案要點(列要點而不是整段範文)、應命中的文檔與段落標識、問題類型、難度、是否應當拒答。
3. 問題從哪裏來:真實日誌抽樣、業務專家出題、讓模型依據文檔生成後人工篩選;說明各自的偏差,以及如何避免「照着文檔原話出題」導致分數虛高。

二、檢索環節指標
- 命中率(前 k 條裏是否包含應命中的段落)、排序位置類指標,分別回答什麼問題;k 取多少應與實際送入模型的條數一致。
- 對「知識庫中沒有答案」的問題,檢索環節應記錄什麼。

三、生成環節指標
- 忠實度:回答中的每個事實陳述是否都能在檢索到的資料中找到依據;
- 答案正確性:是否覆蓋參考答案要點、有沒有錯誤陳述;
- 引用準確性:標註的出處是否確實支持對應的句子;
- 拒答是否恰當:該拒答的拒了沒有、不該拒答的有沒有誤拒。
為每個指標寫出判定標準(什麼算通過、什麼算不通過),盡量設計成可以逐條判斷的是非題,而不是 1–10 的印象分。

四、評分方式
- 哪些指標可以用程序自動算,哪些需要模型評分,哪些必須人工抽檢;
- 用模型評分時,評分提示詞應包含哪些內容,如何用一小批人工標註來校驗模型評分是否可信。

五、結果怎麼看
- 一張歸因表:檢索沒命中 / 命中了但排在後面被截斷 / 命中了但回答沒用上 / 回答用了資料外的內容 / 該拒答未拒答,各自對應的改進方向;
- 上線門檻怎麼定:結合「最不能接受的錯誤」,給出一種設定通過線的方法,具體數值由我根據業務決定。

六、維護:測試集多久更新、知識庫文檔更新後哪些用例需要同步、如何防止為了提高分數而針對測試集調參。

高亮處換成你自己的內容:[系統用途與用戶]、[知識庫內容與規模]、[當前流程]、[人力與時間]、[最不能接受的錯誤]

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使用說明

核心思路:分開評。RAG 的回答不好,可能是沒檢索到、檢索到了沒排在前面、或者資料齊了但模型沒用好。只看最終答案對不對,沒法知道該改哪裏。所以每條測試用例除了參考答案,還要標出「應命中的文檔與段落」,這樣檢索環節可以單獨算命中率,生成環節再看忠實度和正確性。

怎麼填變量:[當前流程] 寫清每一步和數量,評測時 k 的取值要和實際一致——系統只把前 5 條送給模型,卻按前 20 條算命中率,分數會偏樂觀。[最不能接受的錯誤] 決定通過線怎麼定:有些場景寧可多拒答也不能答錯。

常見問題與調整:

  • 標註量太大 → 追問:「如果只能標 50 條,各類型怎麼配比?哪些字段可以先不標?」
  • 想用模型自動評忠實度 → 追問:「寫一份評忠實度的評分提示詞:把回答拆成逐條陳述,逐條判斷是否有資料依據,輸出每條的判斷和依據原文。」評分模型的結論要用人工標註抽樣校驗後再信任。
  • 分數高但用戶仍不滿意 → 多半是測試集和真實問法不像。追問:「設計一個從線上日誌抽樣補充測試集的流程,以及如何脫敏。」

配合使用:通用的提示詞評測集方法見本站「提示詞評測集怎麼建提示詞」;評分細則怎麼寫見「LLM-as-a-Judge 評分提示詞」;切分與檢索方案設計見「RAG 知識庫怎麼搭」。

示例輸出

示例,僅供參考(系統:公司制度問答;可投入:兩人各兩天)

測試集配比(共 80 條)

類型數量說明
單點事實25如「年假最多能結轉幾天」
步驟類15如「報銷出差住宿費的流程」
多處資訊拼合10答案分佈在兩份制度裏
口語化與錯別字10取自真實提問
知識庫無答案10應當拒答並建議諮詢渠道
涉及已廢止版本10應採用現行版本並說明

歸因表(節選)

現象判斷方法改進方向
檢索沒命中前 k 條不含應命中段落查詢改寫、切分、混合檢索
命中但回答沒用上命中率通過、正確性不通過調整回答提示詞、減少無關片段
用了資料外內容忠實度不通過收緊「只依據資料」的要求

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