检索增强生成(RAG)应用容易出现细微的回归问题,而传统测试方法通常会忽略这些问题。分块策略、嵌入模型或检索参数的更改可能导致输出质量意外变化,例如答案不正确或检索漂移。为解决此问题,建议采用分层测试方法,首先进行确定性检索测试,验证是否正确显示了上下文,然后进行生成测试,评估模型答案的准确性和忠实度。 AI
影响 这种回归测试方法对于在 RAG 应用不断发展的过程中保持其可靠性和准确性至关重要。
排序理由 该项目讨论了一种特定类型 AI 应用的特定测试方法,属于工具范畴。
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