RAGAS 对 RAG 系统进行全面测试，覆盖所有关键评测点

要最大限度利用 RAGAS 对 RAG 系统进行全面测试，覆盖所有关键评测点，并判断其交互效果是否优秀，需从 评测指标覆盖、数据设计、交互效果评估 三个维度系统化实施。以下是完整方案：

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一、RAGAS 全覆盖评测指标与测试点

RAGAS 提供 4 类核心指标，需组合使用以覆盖全部测试场景：

1. 检索质量评测

指标	测试点	判断标准	优化方向
context_precision	检索内容是否精准相关	值越接近 1，检索结果越相关	优化 Embedding 模型/检索策略
context_recall	检索是否覆盖标准答案	若 ground_truth 在检索结果中=1	增加检索文档多样性

2. 生成质量评测

指标	测试点	判断标准	优化方向
faithfulness	生成答案是否基于检索内容	>0.9 说明幻觉少	强化 Prompt 约束
answer_relevancy	答案是否直接回答问题	>0.8 说明相关性高	优化生成模型参数

3. 端到端综合评测

指标	测试点	判断标准
answer_correctness	答案整体正确性（需人工标注）	结合事实性、相关性综合评分（1-5）
answer_similarity	与标准答案的语义相似度	BERTScore >0.7 为合格

4. 高级测试点扩展

测试场景	实现方法
长尾查询	构造低频问题（如专业术语）测试 context_recall
对抗性提问	输入误导性问题（如“地球是平的”），检查 faithfulness 是否接近 0
多轮交互	模拟连续对话，评估上下文一致性（需自定义脚本）

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二、数据准备：覆盖全测试场景

1. 测试数据集设计

test_data = {
   
   
    "question": [
        "量子纠缠的应用有哪些？",              # 标准问题
        "如何治疗不存在的疾病？",             # 对抗性问题
        "2023年诺贝尔物理学奖得主是谁？",     # 需最新知识的开放问题
    ],
    "answer": [...],                         # RAG 生成答案
    "contexts": [...],                       # 检索到的文档
    "ground_truth": [                        # 标准答案（可选）
        "量子密钥分发（QKD）", 
        "未找到相关医学证据", 
        "Pierre Agostini, Ferenc Krausz, Anne L'Huillier"
    ]
}

关键点：

• 覆盖 简单/复杂/对抗性/开放性问题。
• 至少 100 条数据 以保证统计显著性。

2. 自动化数据生成（可选）

用 LLM 合成测试数据，提升覆盖率：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def generate_qa_pairs(topic, n=10):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{