rag精细化测试

在RAG（检索增强生成）系统中，模型精准测试需要覆盖从检索到生成的全链路评估，确保各模块在真实场景中的可靠性。以下是系统化的测试思路与实现方案：

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一、测试目标分层

层级	测试重点	示例指标
检索层	召回率、排名准确性	Recall@K、MRR、NDCG@5
生成层	事实性、流畅性、相关性	FactScore、BERTScore、ROUGE-L
端到端层	整体问答准确性、用户体验	QA Accuracy、平均响应时间、用户满意度
边界层	对抗性输入、异常处理	错误回答率、拒绝率

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二、测试数据设计

1. 数据分类与构造

数据类型	构造方法	用途
标准测试集	使用公开数据集（如Natural Questions、HotpotQA）	基线性能评估
领域测试集	人工标注或LLM生成领域相关问题（如金融、医疗）	垂直场景适配性测试
对抗测试集	设计误导性问题（如“地球是平的证据有哪些？”）	抗干扰能力验证
长尾测试集	收集低频但关键的问题（如企业内部的冷门术语）	覆盖率测试
多模态测试集	包含表格、图片链接的查询（如“解析附件财报中的毛利率趋势”）	多模态支持测试

2. 数据增强技巧

• LLM合成数据：

  # 使用GPT-4生成测试案例
  prompts = ["生成10个关于量子计算的问答对，包含复杂计算问题",
             "构造5个诱导模型生成错误答案的对抗性问题"]
  

• 负样本挖掘：从检索结果中筛选低分文档作为难负样本（Hard Negatives）。

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三、检索模块精准测试

1. 核心测试指标

指标	计算公式/说明	合格标准
Recall@K	前K个结果中覆盖正确答案的比例	K=5时 ≥0.85
MRR	首个正确答案排名的倒数均值	≥0.7（1.0为完美）
NDCG@K	考虑排名权重的相关性评分（适合多等级标注）	≥0.8
检索延迟	P95延迟（毫秒）	≤500ms（端到端）

2. 测试方法

• 人工标注评估：随机抽样100个查询，标注检索结果的相关性（0-3分）。
• 自动化测试脚本：

  from sklearn.metrics import ndcg_score
  true_relevance = [3, 2, 1, 0, 0]  # 相关性标注
  pred_scores = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5]  # 模型得分
  ndcg = ndcg_score([true_relevance], [pred_scores], k=5