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摘要: 检索增强生成(RAG)技术已成为企业级AI应用的核心方案,但其落地效果依赖科学评估。本文提出基于RAG三元组的评估框架,从上下文相关性(检索质量)、忠实度(生成可靠性)、答案相关性(用户价值)三个维度构建全链路评估体系。通过分层评估(检索评估聚焦精确率/召回率等指标,响应评估量化端到端表现)精准定位问题根源,如检索噪声或生成幻觉。该框架为开发者提供标准化评估方法,确保RAG系统在金融、医疗

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