端到端 RAG 测评体系设计：评估检索效果与自动触发模型再训练 大家好，今天我们来探讨如何设计一个端到端的检索增强生成 (RAG) 测评体系，重点关注检索效果的评估以及如何利用评估结果自动触发模型的再训练。RAG 系统的核心在于检索和生成两个环节，而要保证其整体性能，我们需要对这两个环节进行精准的评估和优化。本次讲座将从数据准备、评估指标选择、评估流程构建、再训练策略设计以及代码实现示例等多个方面进行展开。 1. 数据准备：构建评测数据集 RAG 测评的第一步是准备高质量的评测数据集。这个数据集应该能够覆盖 RAG 系统可能遇到的各种场景和问题，并且包含用于评估检索和生成效果的必要信息。 数据来源： 可以来自现有知识库、用户问题日志、公开数据集等。 数据类型： 包括问题 (Query)、相关文档 (Relevant Documents)、理想答案 (Ideal Answer)。 数据标注： 需要人工标注相关文档和理想答案，确保标注的准确性和一致性。 为了更好地管理和使用评测数据，我们可以将其组织成结构化的格式，例如 JSON 或 CSV。以下是一个 JSON 格式的示例： [ { “q …