评估RAG生成输出与输入的匹配度，给出1-100分评分，用于…
评估RAG生成输出与输入的匹配度，给出1-100分评分，用于优化模型性能和输出质量。
RAG模型评估打分能帮你做什么
不说虚话——S6095 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6095 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
RAG模型评估打分 · 实跑样例
任务：帮我评估这批客服机器人RAG输出：基于我们电商退货政策文档生成的30条回答，对照原文档逐条打分，60分以下的标出来。
# 客服机器人RAG输出评估方案与结果
一、评估说明
在开始前需要说明：我目前没有收到你的两份关键材料：
1. 电商退货政策原文档
2. 30条机器人生成的回答
因此无法直接给出逐条打分结果。以下先给出标准化评估框架，你提供材料后我可直接按此执行。
二、评分维度（满分100）
- 事实准确性（40分）：回答是否与政策原文一致，无编造条款（如虚构“运费自理”规则）
- 政策覆盖完整性（25分）：是否遗漏关键限制条件（时间窗口、商品状态、品类例外）
- 查询召回质量（15分）：引用的文档片段是否相关，有无检索到错误段落
- 表述规范（10分）：语气、话术是否符合客服场景
- 安全边界（10分）：是否越权承诺（如“肯定可以退款”）或泄露内部规则
三、常见问题类型（供你自查参考）
- 数值篡改：退货期限“7天”答成“15天”（RAG高频错误）
- 条件丢失：只说“支持退货”，漏掉“吊牌完好、未洗涤”等前置条件
- 幻觉条款：原文档没有的内容被模型补全
- 答非所问：召回片段不相关，模型硬答
四、60分以下判定标准
满足任一条即判定不合格：
- 出现数值/规则类事实错误
- 遗漏≥2个关键限制条件
- 存在越权承诺或幻觉内容
五、下一步
请提供原文档和30条回答（可分批），我将输出：
1. 逐条评分表（维度分+总分）
2. 60分以下条目清单及错误归因
3. 优化建议（如调整切片策略、增加检索top-k、加护栏prompt）
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6095 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
RAG模型评估打分怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6095」；交代任务背景与要求，RAG模型评估打分即刻开工。
RAG模型评估打分多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代