本文介绍ICLR 2025论文《SePer》，提出用语义困惑度(SePer)评估检索增强生成(RAG)中检索对答案的实际效用。该方法通过对比检索前后语义簇分布的不确定性变化，比传统相关性指标更准确反映检索对答案生成的实质性帮助。实验显示SePer与检索效用的相关性(平均0.778)显著优于ROUGE-L/NDCG等基线，且采样10次即可稳定。研究发现无关检索会对大模型产生显著负面影响，SePer可