各位来宾，各位技术同仁，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在当前AI浪潮中至关重要的话题：如何建立一套从检索召回率到生成信实度的自动化回归测试流水线，以深入实现对RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统或类似生成式AI系统的自动化基准测试。 在人工智能，特别是生成式AI飞速发展的今天，我们欣喜地看到大型语言模型（LLM）在理解、生成自然语言方面展现出惊人的能力。然而，这种能力并非没有代价。LLM的“幻觉”（hallucination）、信息过时、难以控制输出风格等问题，使得它们在实际应用中，尤其是在需要高精度、高可靠性的企业级场景中，面临巨大的挑战。RAG架构应运而生，它通过外部知识检索来增强LLM的生成能力，有效缓解了上述部分问题，让模型能够基于实时、准确的私有数据进行回答。 然而，RAG系统并非一劳永逸。它的性能受到检索模块、生成模块、以及两者之间协同作用的复杂影响。任何一环的改动，无论是模型更新、数据索引变更、提示词工程优化，都可能带来意想不到的退化。传统的、依赖人工的评估方式效率低下、成本高昂且主观性强，难以满足快速迭代和 …
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