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RAG 系列（六）：无答案判断与 Context 评测

2026-08-24

Retriever总会返回“最相似”的内容，但最相似不等于足以回答。本篇先建立无答案决策，再检查TopK进入LLM之前是否丢失、重复或污染了证据。
RAG 系列（五）：可信评测数据与检索指标

2026-08-24

本篇解决两个问题：怎样保证评测试卷可信，以及Hit、Recall、Precision、MRR、nDCG、Pairwise和置信区间分别验证什么场景。
RAG 系列（四）：为什么 RAG 必须建立完整评测体系

2026-08-24

本篇先不讲指标公式，也不急着打开代码。我们先回答一个更根本的问题：一个RAG系统已经能返回答案，为什么还要花力气建立评测体系？
RAG 系列（三）：Embedding 检索评测与 Benchmark

2026-08-24

本篇回答一个工程问题：两个Embedding模型都能运行，怎样判断谁更适合当前真实知识库？重点评测Retriever，不把LLM的语言风格和随机性混进实验。