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ID一个或多个D*或者正确该命中的数据这里要特别注意的就是文中的或者现在很多人会想当然的认为RAG就一定会与向量库挂钩但在我实际碰到的项目至少有1/3的部分其实与向量库无关。举个例子在我的AI管理知识库里现在有以下问题用户我最近在工作上感到非常疲惫请问是什么问题导致的啊# 这里预期的答案是1、副班长缺失对应数据2、员工精力不足对应数据3、能者多劳对应数据...在这个场景下是可以通过、也可以不通过向量库做实现的端看哪种策略实现效果好。只不过我们这里并不讨论方案我们只说指标那么就是直接召回率在前 K 条结果里命中至少一个标准文档/段落的比例对一些复杂场景可以看多个目标比如一个问题要命中 2 篇指南才算合格这里特别提一点的是要问题要覆盖真实分布也就是我们在做评测数据集的时候要全面一些既要有 FAQ也要有长难问题、模糊表述、带错别字的问题不然很可能测试效果很好一到真实环境就完犊子。举个例子在类似表达中测试结果要一致“肾结石的检查项目有哪些”“查肾结石一般要做哪些检查”“肾结石要做啥检查啊”上述问题都需要指向相同答案。二、关系链简单的RAG系统一般处理到第一步就完事了但稍微复杂的RAG就要面临关系链的问题用户的问题中必须将与之关联的信息正确的拿出来如果拿不出来那也不行。举个例子用户我得了肾结石一分钟给我所有的信息# 这里就不能只给肾结石基础信息结合语境所有的信息都需要给出肾结石的检查项目...肾结石的症状表现...肾结石的缓解办法...肾结石的治疗方案...关于如何测试依旧与上面类似结合实际项目要完成的任务给出正确的测试数据集。三、生成评估前面两部分保证的是喂给模型的东西靠谱。在数据正确的情况下一般输出不会有太大的毛病但我也确实遇到了正确的输出拿不到正确输出的情况。从生产要求来说输出评估要看三点真不真实有没有乱编、有没有脱离证据好不好用有没有真正解决用户任务安不安全尤其是医疗这种高风险场景现在阶段对模型最高的要求就是CoT 可溯源也就是模型提示词部分要严格要求必须**“像我这样思考”可溯源的话是每句话都要有其出处。**比如建议您优先进行 B 超检查必要时考虑非增强 CT。【指南-检查章节-第3条】这里基本的只能使用训练数据集但复杂的部分就必须引入人工测评了总之要做好评估与评测必须引入专门的团队最后进入产品体系测评规则逻辑了产品体系的评估指标以之前我们做的医疗AI产品为例老板乃至用户是一点都不关注产品的技术参数的他们关心的是具体的产品表现比如对于诊断AI产品而言以下几个参数就很重要一、疾病覆盖这个医疗AI产品到底覆盖了多少疾病他的有效诊断边界是什么这背后直接回映射到其基础知识库二、智能化多模态要知道很多疾病都有“多模态”的需求这个也是需要被覆盖的比如眼科的看眼睛、肾结石的查体、乃至各种影像报告检查这块产品首先是是否支持其次是支持得怎么样都需要具体的数据三、准确率在上述基础之下才是具体AI诊断的准确率要知道这个准确率可不是随便给的要通过专家评议机制与真实医生对标测试要求极为苛刻四、效率再准确率之下还需要考虑的是诊断效率效率至少包括两方面第一是实际诊断效率是1分钟确诊还是10分钟确诊诊断时长也可以说明医生AI水平高低第二个是成本效率如何用更低成本的检查、药物解决患者实际问题这也是需要考察的至此大家应该清晰一套完整的产品口径的评估指标大概长什么样了其意义巨大他可以指导后续产品迭代方向。至于如何评测因为不是今天的重点并且复杂度较高今天就不扩展重点一句话是评测团队模型评测。为让各位对产品体系的评估指标有更多的了解这里再举个例子HealthBenchOpenAI之前推出的AI健康系统评估标准HealthBench其内有来自60个国家/地区的262位医生合力打造的5000个真实医疗对话场景用于评估AI模型在医疗领域的性能和安全性。也就是说OpenAI提出了一套用于评估医疗AI安全有效的标准体系。只不过这种事情多半是有点扯的因为每一个提出评估模型的团队特别是基座模型团队完全可以基于问题做特别训练俗称刷榜这里的意思是后面发出的模型一定比前面的强但是不是真的强就不知道了…但无论如何只要能建立一套真的好用的AI医生评价体系这件事是功德无量的所以这个测试方法长什么样又是如何进行的呢一个 HealthBench 示例包含一段对话以及医生针对该对话编写的评分细则。基于模型的评分器会按照每条细则为模型回复打分也就是说每条模型回复都会依据针对该对话量身定制的评分量表进行打分。具体而言每个评测样例包含**对话**由模型与用户的若干消息组成并以一条用户消息收尾**评分细则**说明在该对话情境下回复应当被奖励或惩罚的行为属性评分细则的内容既可以是必须提及的具体事实例如应服用何种药物及剂量也可以是期望的行为要素例如询问用户更多膝盖疼痛细节以便获得更精准的诊断。而HealthBench 包含 5000 个评测样例每个样例由一段对话和一组评分标准rubric criteria组成。具体再来看看其测试数据来源合成对话主要与医师合作首先列举在评测中应覆盖的重要场景医师红队数据次要来自医师对大模型在医疗场景中的“红队攻击”测试 (Pfohl 等, 2024)聚焦模型薄弱或回答不当的提问HealthSearchQA 改写HealthSearchQA 是 Google 发布的高频健康搜索问答数据集 (Singhal 等, 2023)…以上就是OpenAI官方给出的优良案例他已经涵盖了完整的模型/AI产品评测路径包括标准构建、数据集构建、测试方式等大家可以好好感悟下逻辑上他比技术部分的内容会重要很多而且这也是面试时候可以降维打击的说法。结语回到开头那个面试题如何评估 RAG 的效果真正容易翻车的首先是说不出来指标其次是只会说指标。如果只盯着召回率、准确率这些技术词最多说明你用过 RAG。完整的视角的话需要包含三个点系统内部怎么评估检索对不对、关系链拉得全不全、生成真不真、安不安全产品视角怎么评估业务边界、覆盖范围、多模态、准确率、效率这些老板真正关心的东西评测体系怎么搭像 HealthBench 那样从标准 → 数据集 → 评分细则 → 人工自动评估一整套闭环那你在面试官眼里就不再是“会用 RAG 的工程师”而是能把 RAG 产品真正推向生产的人。最后特别提一句从定义上向量库完全不是 RAG 的必需品从工程上它只是众多检索策略里的一种而且经常被滥用。以检索为例关键词倒排BM25 / ES / Solr结构化 SQL / 图数据库查询KV 映射、规则匹配API 调用比如查内部业务系统向量检索 / 混合检索…没有一个词写着必须用向量你用什么手段把“对的东西”找出来本质上是工程选型不是概念限制。如果这样已经面试失败只能说明面试官忌惮你想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 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