1. 引言：為何RAG評估至關重要？

一個RAG系統通常包含多個可調參數和可替換組件（如不同的嵌入模型、向量數據庫、LLM、Prompt模板等）。沒有有效的評估機制，優化過程就像“盲人摸象”，難以判斷改動是否帶來了真正的提升。

RAG評估的核心目的：

• 量化系統性能：將RAG的“好壞”從主觀感受轉變為客觀數據。
• 識別瓶頸環節：找出是檢索出了問題，還是LLM生成不佳，或是上下文整合有誤。
• 指導優化方向：為參數調優、模型選擇、數據處理等提供依據。
• 對比不同方案：客觀比較不同RAG架構或組件的效果。
• 確保系統可靠性與用戶滿意度：最終服務于提升用戶體驗。

2. RAG評估的“不可能三角”與多維度視角

RAG評估常常需要在**成本（Cost）、速度（Speed）和質量（Quality）**之間進行權衡。例如，追求極致的評估質量可能需要大量人工標注和昂貴的LLM調用，耗時且成本高。因此，選擇合適的評估策略和指標&#