本文概述了一种通过分离检索到的证据和生成的答案的评估方法来评估检索增强生成（RAG）系统的方法。它强调了创建包含预期证据、无法回答的问题和对抗性案例的全面评估集的重要性。该指南详细介绍了如何计算检索指标，如 Recall@k 和平均倒数排名，并强调成功的检索只是正确和有支持的答案的先决条件，而不是保证。最后，它建议仔细记录、避免评估泄露，并根据产品风险设定发布要求。 AI
影响 提供了一种评估 RAG 系统性能的结构化方法，这对于旨在开发可靠且准确的 AI 应用程序的开发人员至关重要。
排序理由 该项目描述了一种评估特定类型 AI 系统的技术，类似于研究论文或技术指南。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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