RAG评估指标：命中率和MRR提升搜索质量

本文详细介绍了一种使用命中率（Hit Rate）和平均倒数排名（MRR）指标评估检索增强生成（RAG）系统的方法。作者创建了一个包含360个问题和72个课程页面的基准，测试了关键词搜索、向量搜索和混合方法。结合关键词搜索和向量搜索并使用倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion）的混合搜索，取得了最高的命中率（0.84）和MRR（0.65），优于单独的方法。作者强调了对RAG系统进行定量评估的重要性，以便在调整参数时做出数据驱动的决策。 AI

影响 为改进RAG系统性能提供了一个量化框架，使开发人员能够做出数据驱动的调优决策。

排序理由 该项目描述了一种新颖的RAG系统评估方法，包括指标和基准，这与研究相符。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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