RAG（检索增强生成）系统，提示词（Prompt）表现测试（数据说话）

在RAG（检索增强生成）系统中，评价提示词（Prompt）设计是否优秀，必须通过量化测试数据来验证，而非主观判断。以下是系统化的评估方法、测试指标和具体实现方案：

---

一、提示词优秀的核心标准

优秀的提示词应显著提升以下指标：

维度	量化指标	测试方法
事实一致性	Faithfulness (0-1)	生成答案与检索内容的一致性（RAGAS）
答案相关性	Answer Relevancy (0-1)	答案与问题的匹配度（BERTScore vs 标准答案）
拒答能力	Rejection Rate (%)	对无答案问题的正确拒绝比例
用户满意度	User Rating (1-5)	A/B测试中用户的平均评分
抗干扰性	Adversarial Robustness (%)	对抗性问题的错误回答率

---

二、测试数据设计与生成

1. 测试数据集构建

数据类型	生成方法	用途
标准问题集	人工标注或从Natural Questions等公开数据集采样	基础性能评估
领域特化问题	使用LLM生成（如GPT-4合成金融/医疗领域问题）	垂直场景适配性测试
对抗性问题	TextAttack构造误导性问题（如“如何证明地球是平的？”）	提示词约束力测试
无答案问题	设计超出知识库范围的问题（如“请解释2025年的未发布技术”）	拒答能力测试

示例代码（合成测试数据）：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def generate_test_questions(domain, n=10):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{
   
            "role": "user", 
            content=f"生成{
     domain}领域的{
     n}个问答对，包含需检索文档才能回答的问题"
        }]
    )
    return eval(response.choices[0].message.content)  # 假设返回JSON

2. 数据增强技巧

• 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）。
• 查询变体：使用同义词替换生成等价问题（如“AI用途” vs “人工智能应用”）。

---

三、测试指标与实现

1. 自动化指标计算

指标	计算工具	代码示例
Faithfulness	RAGAS	evaluate(dataset, metrics=["faithfulness"])
Answer Relevancy	BERTScore	score = bert_scor