基于可观测性数据分析 RAG 在线召回退化原因并反哺训练优化策略 各位听众，大家好。今天我们来探讨一个在现代软件工程中至关重要的话题：如何利用可观测性数据分析，结合检索增强生成（RAG）技术，诊断在线召回系统的退化原因，并反哺训练优化策略。 召回系统是推荐、搜索等应用的核心组成部分。它负责从海量数据中快速筛选出与用户兴趣最相关的候选集，供给后续的排序模块进行精细化打分。然而，随着业务发展、数据变化，召回系统往往会出现性能退化，导致用户体验下降。如何快速定位问题、有效解决问题，并避免问题再次发生，是每个工程师都需要面对的挑战。 一、可观测性：召回系统退化的“体检报告” 可观测性是指通过外部输出（如日志、指标、追踪）来推断系统内部状态的能力。对于召回系统，我们需要关注以下几个关键的可观测性数据： 指标 (Metrics): 召回率 (Recall Rate): 衡量系统是否能找到所有相关的候选item。 准确率 (Precision Rate): 衡量系统召回的item中，真正相关的比例。 平均排名 (Mean Rank): 相关item在召回结果中的平均排名。 请求延迟 (Latency …