未来的 GenAI 竞争，本质是数据基础的竞争

高级 RAG 的本质目标，不是“让模型多查点资料”，而是构建一套能够支撑企业级洞察深度、响应速度和可信度的 AI 供数体系。

对一个注定会被频繁使用的流行词的更好诠释

通过采用全面的功能测试方法——包括单元测试、回归测试和基于情景的评估——组织可以确保其LLM模型始终符合用户期望，并保持高质量标准。内在指标，如困惑度，关注模型的内部一致性和文本预测能力，而外在指标——如准确性、F1分数、语义相似度和精确匹配——则衡量模型在现实任务和基准中的表现。有效的评估依赖于多样、具代表性且精心策划的数据集，这些数据集反映了真实的用例和潜在的边缘场景。稳健的评估数据集有助于揭

利用大型语言模型（LLM）进行元数据丰富化的系统框架，旨在增强RAG系统中的文档检索能力通过动态生成文档片段的元数据，提高语义表示和检索准确性。

生成式AI（GenAI）的非确定性，决定了传统的“功能清单式”评估已不再适用。