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新增知识库评估功能，支持对 Milvus 类型知识库进行 RAG 系统评估 - 添加评估基准管理功能，支持手动上传和自动生成基准 - 实现评估指标计算和结果展示 - 更新文档添加评估功能说明 - 优化界面交互，增加类型不支持时的提示
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# 知识库评估
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Yuxi-Know 提供了完整的 RAG 系统评估解决方案，帮助您科学地衡量知识库的检索质量和答案准确性。评估系统通过标准化的基准测试、多维度的指标计算和直观的结果展示，让您能够全面了解系统性能并持续优化。
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> **注意**：目前评估功能仅支持 Milvus 类型的知识库。
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## 评估基准
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评估基准是衡量知识库性能的标准数据集，包含了测试问题、相关的黄金文档块 ID 和标准答案。系统支持两种创建评估基准的方式。
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### 手动上传评估基准
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您可以通过上传 JSONL 格式的文件创建评估基准。每行代表一个测试样本，必须包含 `query` 字段（查询问题），可选地包含 `gold_chunk_ids`（黄金文档块 ID 列表）和 `gold_answer`（标准答案）。
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- 当基准包含黄金文档块 ID 时，系统会计算检索指标（如 Recall@K、F1@K）
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- 当基准包含标准答案时，系统会使用 LLM 作为评判者评估生成答案的准确性
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- 同时包含两者时，系统会进行全面的检索和生成质量评估
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#### JSONL 文件格式示例
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```json
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{"query": "什么是人工智能？", "gold_chunk_ids": ["chunk_001", "chunk_002"], "gold_answer": "人工智能是计算机科学的一个分支，致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。"}
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{"query": "机器学习的主要类型有哪些？", "gold_chunk_ids": ["chunk_005"], "gold_answer": "机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。"}
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{"query": "深度学习的应用领域", "gold_chunk_ids": ["chunk_010", "chunk_011", "chunk_012"]}
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```
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每行一个独立的 JSON 对象，包含以下字段：
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- `query`（必需）：查询问题
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- `gold_chunk_ids`（可选）：黄金文档块 ID 列表
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- `gold_answer`（可选）：标准答案
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### 自动生成评估基准
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系统可以根据知识库内容自动生成评估基准。生成过程包括：
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1. **随机采样**：从知识库中随机选择文档块作为基础材料
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2. **相似度计算**：使用指定的嵌入模型计算文档块间的相似度，选取相似文档作为上下文
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3. **问题生成**：使用 LLM 基于采样到的文档生成相关查询问题和标准答案
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4. **质量保证**：确保生成的问题能由提供的上下文准确回答，且黄金文档块 ID 与上下文匹配
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生成参数说明：
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- **问题数量**：控制生成的问题总数（1-100）
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- **相似 chunks 数量**：每个问题关联的相似文档块数量（0-10）
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- **LLM 模型**：用于生成问题和答案的语言模型
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- **Embedding 模型**：用于计算文档相似度的嵌入模型
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- **Temperature**：控制生成内容的随机性（0-2）
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- **Max Tokens**：限制生成内容的最大长度
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## 评估指标
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系统提供多维度的评估指标，全面衡量 RAG 系统的性能。
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### 检索评估指标
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当基准包含黄金文档块 ID 时，系统会计算以下指标：
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- **Recall@K**：在前 K 个检索结果中找到的相关文档比例，衡量检索的召回能力
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- **F1@K**：Precision@K 和 Recall@K 的调和平均值，综合评估检索精确度和召回率
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默认计算 K=1、3、5、10 的指标值，让您了解不同检索深度下的性能表现。
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### 答案评估指标
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当基准包含标准答案时，系统会使用指定的 Judge LLM 评估生成答案的质量：
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- **答案准确性**：LLM 评判者基于事实一致性判断生成答案是否正确
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- **评判理由**：提供详细的判定依据，便于理解和分析
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评判过程会忽略措辞差异，专注于核心事实的准确性。
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### 综合评分
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系统会计算一个整体评分，将所有检索指标和答案准确性的分数进行平均，提供一个直观的性能概览。
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## 评估流程
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### 执行评估
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1. **选择基准**：从知识库的评估基准列表中选择合适的基准
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2. **配置模型**：
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- 答案生成模型：用于基于检索到的文档生成答案
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- 答案评判模型：用于评估生成答案的准确性（仅当基准包含标准答案时需要）
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3. **检索配置**：可以调整检索参数，如相似度阈值、返回文档数量等
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4. **启动评估**：系统会在后台异步执行评估任务
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### 实时进度追踪
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评估过程中，您可以：
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- 查看实时进度和当前已完成的问题数量
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- 监控中间结果，了解各项指标的实时变化
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- 取消正在运行的评估任务
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### 结果分析
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评估完成后，系统提供详细的结果报告：
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- **整体性能概览**：展示各项指标的平均得分和总体评分
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- **检索配置记录**：保存评估时使用的检索和生成配置，确保结果可重现
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- **详细结果表格**：每个问题的具体表现，包括：
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- 原始查询和生成答案
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- 检索到的文档列表
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- 各项指标的得分
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- 答案正确性评判和理由
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## 评估历史
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系统会自动保存所有评估记录，您可以：
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- 查看历史评估列表，包括执行时间、基准信息、总体评分等
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- 对比不同配置下的评估结果，分析优化效果
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- 删除不需要的评估记录
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- 基于历史结果调整系统配置
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## 最佳实践
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### 基准设计建议
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- **代表性问题**：确保基准覆盖知识库的主要内容和典型应用场景
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- **难度梯度**：包含不同难度级别的问题，全面评估系统能力
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- **数据质量**：黄金答案应准确、完整，黄金文档块应与问题高度相关
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### 评估频率
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- **定期评估**：在知识库更新或系统配置调整后进行评估
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- **版本对比**：记录每次评估的结果，追踪性能变化趋势
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- **A/B 测试**：对比不同配置下的性能，选择最优方案
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### 结果解读
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- **检索指标**：重点关注 Recall@1 和 Recall@5，它们反映了用户最可能查看的文档质量
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- **答案准确性**：结合评判理由分析错误原因，是检索不足还是生成质量问题
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- **综合评分**：作为参考，但更应关注具体指标的改进方向 |