RAG系统的评估：方法与指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WiAwwqSfYiT8sKkYU33c7FMpnvh/aa评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景。综合使用多种评估方法可以更全面地了解RAG系统的性能和效果。评估结果可以指导系统的改进和优化，以满足 ...
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LLM系统评估指标有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QrfuwItgvibYRPku40hcYd4Kn0M/af当数据中存在类别不平衡或者您需要针对特定业务目标进行优化（即最大限度地减少代价高昂的漏报）时，在对LLM 提示模板进行基准测试时单独使用准确性可能会产生误导；使用精确率 ...
RAG评估系统的评估算法设计思路 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LpQywIYP0itBmHkg6nCclOCynab/a6在构建评估系统的第一步，是要明确评估的指标。对于检索部分，准确率、召回率和F1值是常用的指标。准确率衡量的是检索到的结果中正确结果的比例，召回率则关注所有正确结果中 ...
全面评估两种策略优缺点，A/B利弊分析法助你明智决策- 飞书官网
https://www.feishu.cn/template/ab-testing-advantages-disadvantages-analysisA/B 利弊分析法是一种决策工具，用于比较两个或多个选项的优势和劣势。通过系统地列出每个选项的利弊，决策者可以更清晰地看到每个选择的潜在影响，从而做出更加 ...
评估大型语言模型(LLM) 系统：指标、挑战和最佳实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/C4Rhw0oiaibpoLkNDBrcUmrCnXg/a1在这种情况下，调整评估标准以关注语言准确性变得势在必行。相比之下，情感分析等应用程序可能会优先考虑精度、召回率和F1 分数等指标。评估语言模型正确识别文本数据中积极 ...
RAG评估系统与应用场景分析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XdHDwfxxWiOKyNkVyUUc5jvnnfc/a4非参数知识则存在于诸如向量数据库等外部知识源中，未直接编码到模型中，但被视为可更新补充信息。 非参数知识使LLM能够访问和利用最新的或特定领域信息，从而提高回答的准确 ...
应用ProcessBench评估AI系统需注意什么？环境及结果分析问题
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LPIKwL2igiDEJKketfjchl5jnAb/a9在人工智能不断发展的今天，其在各个领域的应用和性能评估都备受关注。2024年12月14日，阿里巴巴通义千问的研究人员推出了ProcessBench，这是一种全新的AI基准， ...
公开数据集实验：Meta推荐系统的评估 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ab传统的大规模推荐系统基于海量用户行为数据，构造海量**高基数和异构特征**进行深度模型训练。尽管模型规模已经很庞大了，但如果想进一步进行scaling，则非常困难。
RAG系统的自我知识如何评估？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SXWowF1zwi2bhUkHIAAcSlLLnuh/af细粒度评估：RAGChecker 采用基于声明（claim）级别的蕴含关系检查，而非简单的回复级别评估。这种方法能够对系统性能进行更加详细和微妙的分析，提供深入的洞察。
如何评估RAG系统？有哪些评估方法和指标？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UPBswrXuoigmhSkiALNcwz37nqd/ah评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景。综合使用多种评估方法可以更全面地了解RAG系统的性能和效果。评估结果可以指导系统的改进和优化，以满足 ...