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最近帮几个学员改面试复盘，发现一个问题特别扎眼。
“如何评估RAG效果”几乎成了AI岗的必考题，新手答得天马行空，连做过实际项目的人也常掉进坑里。
这题难就难在它不只是技术问题，还得懂产品逻辑，光靠背指标根本应付不来。
RAG这东西，说白了就是给大模型装个“外挂知识库”，解决它瞎编的毛病。
不管是客服机器人还是医疗诊断AI，都得靠它提升输出的准确性。
要是评估不到位，要么模型满嘴跑火车，要么用户用着闹心，项目迭代更是抓瞎。
本来想只说技术指标就能讲清楚，后来发现很多人踩的第一个坑就在这儿。
他们把召回率、准确率这些技术参数当成了全部，完全不管产品实际表现。
见过一个案例，某团队检索召回率高达90%，但用户问题解决率不到50%。
为啥？因为找回来的资料要么太多干扰模型，要么关键信息压根没覆盖到。
还有个误区更普遍，一提RAG就默认必须上向量库。
好像不用向量检索就不算正经搞技术似的。
实际上我接触的项目里，至少三分之一场景根本用不上。
比如处理结构化数据，SQL查询比向量库高效多了；简单的FAQ问答，关键词倒排（像BM25、ES这套）就足够。
技术选型得看业务，不是追潮流。
最要命的是评估标准“一刀切”。
医疗场景的RAG，安全性肯定排第一，误诊后果谁也担不起；电商客服呢，讲究的是响应速度和解决效率。
拿同一套标准去衡量，纯属白费功夫。
要避开这些坑，得先搞清楚RAG评估到底该从哪些维度入手。
技术侧和产品侧得两头抓，少一头都不行。
技术侧是基础，得确保“找得到、找得对、关联全、说得准”。
先看检索层，这是RAG的“眼睛”。
核心不光是召回率，还得看数据合适性。
找回来的资料太多，模型容易被带偏；太少，又缺斤少两。
评测数据集的构建也有讲究。
不能只挑简单问题，得覆盖真实场景里的各种情况。
比如问“肾结石检查项目”，有人说“肾结石做什么检查”，有人打错字写成“肾结水检查项目”，甚至有人问“腰背痛是不是要查肾结石”，这些都得能准确指向同一答案。
检索方式也不是只有向量一条路。
语义模糊的问题用向量检索确实合适，关键词明确的用BM25这类倒排索引更快，涉及关系型数据时，图数据库或者SQL查询才是王道。
本来想推荐大家优先用向量库，后来发现还是得看具体需求。
找到资料后，关系链的完整性也得评估。
用户问一个问题，往往牵扯好几个维度。
比如问“肾结石怎么治”，不光要给治疗方案，还得关联症状、检查项目、注意事项。
要是只答治疗，用户接着问“我怎么知道自己是不是肾结石”，AI就傻眼了。
这种关系链断裂的情况，在多轮对话里特别容易出问题。
最后是生成层，这是RAG的“嘴巴”。
输出的内容首先得真实，不能瞎编。
最好每句话都能标出来源，比如“建议优先B超【指南-检查章节-第3条】”，用户才敢信。
安全性更不用多说，医疗AI要是乱给诊断建议，那可是会出人命的。
实用性也得考虑，给的答案得能帮用户解决实际问题，不能光堆专业术语。
技术侧聊得差不多了，接下来就得看产品侧。
毕竟技术再好，产品体验不行，用户照样不买账。
产品侧评估得站在用户角度想问题。
首先是覆盖范围，AI得说清楚自己能干嘛、不能干嘛。
比如医疗AI，得明确“覆盖XX种常见病诊断”，遇到没收录的疾病，就得老老实实说“这个问题我暂时无法回答”，总比瞎猜强。
准确率不能自己说了算，得找专家对标。
某医疗团队做RAG评测时，把AI输出和三甲医生的诊断结果对比，发现对罕见病的识别率差了一大截。
后来调整了知识库，才把准确率提上来。
效率也很关键，不光是处理速度快，还得帮用户省钱。
比如推荐检查项目时，优先选便宜又准确的，而不是上来就开一堆高价单。
HealthBench这个案例值得好好说说。
OpenAI拉着262个医生搞了个评测框架，覆盖5000个真实医疗对话场景。
它最聪明的地方是把“安全”和“有效”绑在一起评估，还要求AI能处理影像报告、查体信息这些多模态数据。
不过这框架也有漏洞。
有些模型团队会专门针对评测标准做优化，指标看着漂亮，实际用起来还是差点意思。
技术侧和产品侧不是各玩各的，得联动起来。
技术指标是产品体验的基础，检索准确率高了，产品覆盖范围自然能扩大。
反过来，用户反馈“诊断效率低”，就得倒逼技术团队优化检索算法，缩短响应时间。
见过不少团队，技术自己评测自己，结果产品上线后问题一堆。
搞个独立评测团队很有必要，一边测模型性能，一边抓用户体验，这样才客观。
说到底，评估RAG效果得两手抓。
技术侧保证数据准确、关联完整、生成可靠，产品侧聚焦用户价值、边界清晰、效率可控。
向量库只是个工具，别被它绑架，能解决问题的方案才是好方案。
面试时遇到这题，千万别只背指标。
得展现你懂全链路，从怎么构建评测数据集，到技术选型的逻辑，再到怎么把技术指标转化成用户能感知的价值。
这样说出来，面试官才会觉得你是真懂行。
现在各行业的RAG评估标准还挺乱的，要是能像医疗领域的HealthBench那样，搞些通用又能适配场景的行业标准就好了。
不过不管怎么变，记住评估的核心永远是“帮用户解决问题”，就不容易跑偏。
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