在RAG（檢索增強生成）系統中，評價提示詞（Prompt）設計是否優秀，必須通過量化測試數據來驗證，而非主觀判斷。以下是系統化的評估方法、測試指標和具體實現方案：
一、提示詞優秀的核心標準
優秀的提示詞應顯著提升以下指標：
| 維度 | 量化指標 | 測試方法 |
|---|---|---|
| 事實一致性 | Faithfulness (0-1) | 生成答案與檢索內容的一致性（RAGAS） |
| 答案相關性 | Answer Relevancy (0-1) | 答案與問題的匹配度（BERTScore vs 標準答案） |
| 拒答能力 | Rejection Rate (%) | 對無答案問題的正確拒絕比例 |
| 用戶滿意度 | User Rating (1-5) | A/B測試中用戶的平均評分 |
| 抗干擾性 | Adversarial Robustness (%) | 對抗性問題的錯誤回答率 |
二、測試數據設計與生成
1. 測試數據集構建
| 數據類型 | 生成方法 | 用途 |
|---|---|---|
| 標準問題集 | 人工標注或從Natural Questions等公開數據集采樣 | 基礎性能評估 |
| 領域特化問題 | 使用LLM生成（如GPT-4合成金融/醫療領域問題） | 垂直場景適配性測試 |
| 對抗性問題 | TextAttack構造誤導性問題（如“如何證明地球是平的？”） | 提示詞約束力測試 |
| 無答案問題 | 設計超出知識庫范圍的問題（如“請解釋2025年的未發布技術”） | 拒答能力測試 |
示例代碼（合成測試數據）：
from openai import OpenAI
client = OpenAI()def generate_test_questions(domain, n=10):response = client.chat.completions.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", content=f"生成{domain}領域的{n}個問答對，包含需檢索文檔才能回答的問題"}])return eval(response.choices[0].message.content) # 假設返回JSON
2. 數據增強技巧
- 負樣本挖掘：從檢索結果中篩選低分文檔作為難負樣本（Hard Negatives）。
- 查詢變體：使用同義詞替換生成等價問題（如“AI用途” vs “人工智能應用”）。
三、測試指標與實現
1. 自動化指標計算
| 指標 | 計算工具 | 代碼示例 |
|---|---|---|
| Faithfulness | RAGAS | evaluate(dataset, metrics=["faithfulness"]) |
| Answer Relevancy | BERTScore | score = bert_scor |
)
