RAG评估指的是对检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统进行性能度量和优化的过程。RAG是一种人工智能技术，通过结合信息检索模块（从知识库中提取相关文档）和生成模块（基于检索内容生成自然语言响应），以提升回答的准确性和相关性。评估RAG系统时，核心指标包括检索的精确率与召回率、生成内容的连贯性、事实准确性和一致性，以及系统的效率、鲁棒性和用户满意度。这一过程旨在全面诊断系统弱点，确保其在特定任务如问答或对话中可靠高效。
在AI产品开发的实际落地中，RAG评估至关重要，它帮助产品经理量化模型性能，优化检索策略和生成参数，从而减少幻觉现象、提升用户体验。例如，在智能客服或知识管理产品中，系统评估能识别数据源偏差或响应延迟问题，指导迭代开发，确保产品在真实场景中具备竞争力。随着生成式AI的普及，RAG评估已成为构建可信赖AI应用的核心环节。
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