文章目录
- D26 | RAG 评估与可观测性：让 AI 问答又准又稳
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- 写在前面
- 一、为什么 RAG 评估是 AI 落地的最后一公里
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- 1.1 RAG 系统的\”三盲\”困境
- 1.2 评估的 4 个层次
- 1.3 评估方法对比
- 二、评测集建设：从 0 到 100
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- 2.1 评测集的结构
- 2.2 三步建评测集
- 三、RAGAS 评估框架：4 维指标
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- 3.1 为什么选 RAGAS
- 3.2 4 维核心指标
- 3.3 4 个指标分别怎么解读
- 3.4 离线评估 vs 在线评估
- 四、幻觉检测：3 种方法
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- 4.1 什么是幻觉
- 4.2 方法 1：规则检测（最快）
- 4.3 方法 2：LLM-as-Judge（最准）
- 4.4 方法 3：事实核查（最严）
- 五、Langfuse 可观测性：全链路追踪
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- 5.1 为什么需要可观测性
- 5.2 Langfuse 是什么
- 5.3 Langfuse 集成实战
- 5.4 Langfuse 看板能看什么
- 六、持续优化：评估驱动的迭代闭环
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- 6.1 优化循环
- 6.2 反馈闭环实现
- 6.3 优化决策树
- 七、收官：5 项 Checklist + 团队视角
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- 7.1 RAG 评估必查清单
- 7.2 团队视角：3 个常见问题
- 7.3 下一步演进方向
- 写在最后
- Key Takeaways
- 思考题
- 下篇预告
D26 | RAG 评估与可观测性：让 AI 问答又准又稳
系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S2 模块 2 · AI 编程实战项目 ③） 作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验 配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack
写在前面
D9-D13 我们把 RAG 从概念到代码完整搭了一遍。 D24-D25 我们搭了 FastAPI 全栈应用 + 多模型路由 + A/B 测试。
但有一个核心问题没解决：怎么知道你的 RAG 好不好？
RAG 是 AI 应用里最难评估的环节：
这一篇我们系统解决 RAG 的\”质量黑盒\”问题。
读完你会
