RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生）最初由Facebook AI Research（现Meta AI）团队在论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 中提出，并发表于NeurIPS 2020。

RAG评测完整指南：指标、测试和最佳实践

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RAG（检索增强生成）系统评估方法详解：从检索质量到生成效果，全面解析如何测试RAG系统的性能。涵盖检索评估（排序指标、相关性判断）、生成评估（语义相似度、LLM评审员）、鲁棒性测试及对抗性测试等关键环节，提供开发和生产环境中的实用评估策略，帮助企业构建更可靠的RAG应用。

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