Prompt+Retrieval 联合评估：构建 RAG 质量量化体系的工程实践 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个可靠的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 质量量化体系。RAG 系统，简单来说，就是通过检索外部知识来增强生成模型的输出。这在很多场景下非常有用，比如问答系统、文档总结、内容创作等等。但如何评估 RAG 系统的质量，确保它能够准确、完整、可靠地回答问题，是我们需要解决的关键问题。 今天我们将探讨一种基于 Prompt+Retrieval 联合评估的方案，并深入探讨其工程实现细节。 RAG 质量评估的挑战 在深入具体的方案之前，我们先来了解一下 RAG 质量评估面临的挑战： 多维度评估： RAG 系统的质量不是一个单一指标可以衡量的。我们需要考虑多个维度，比如检索的相关性、生成答案的准确性、答案的完整性、以及是否包含有害信息等等。 数据标注成本： 传统的评估方法依赖大量的人工标注数据，这成本高昂且耗时。 主观性： 评估结果往往受到评估者主观判断的影响，缺乏客观性。 可解释性： 我们不仅要评估 RAG 系统的性能，还要了解它为什么会产生 …