共 2 篇相关文章
深入解析RAG系统的评估方法与幻觉护栏机制:如何通过上下文相关性和忠实度分别评估检索与生成环节,用LLM裁判自动拦截不忠实回答,以及建立回归测试集防止系统退化。
一个不到50行的 Python 脚本,把 AI 模型回答冻结成可校验的 JSON 回执卡片,自动拦截空白输出与脱离上下文的幻觉答案。本文详解其设计思路、三类测试用例与方法边界,适合注重可复现性的开发者与学生。