对 RAG和prompt 进行评测

对 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 进行评测，并结合 Prompt Engineering（提示工程） 进行测试，需要从多个维度评估其性能，包括 检索质量、生成质量、Prompt 鲁棒性 等。以下是系统的评测方法和测试方案：

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1. RAG 评测核心指标

评测 RAG 系统时，通常关注以下几个方面：

(1) 检索模块评测

• 召回率（Recall）：检索到的相关文档占所有相关文档的比例。
• 准确率（Precision）：检索到的文档中真正相关的比例。
• Top-K 命中率：前 K 个检索结果是否包含正确答案。
• 检索速度（Latency）：检索所需时间，影响用户体验。

(2) 生成模块评测

• 事实准确性（Factuality）：生成内容是否与检索到的信息一致，避免幻觉（Hallucination）。
• 流畅度（Fluency）：生成文本是否自然、通顺。
• 相关性（Relevance）：生成内容是否紧密围绕用户问题。
• 信息完整性：是否覆盖问题的关键点。

(3) 端到端评测

• 问答准确率（QA Accuracy）：人工或自动化