Stop Guessing. Evaluate Your RAG App.

摘要

透過 DataTalks.Club 創辦人 Alexey Grigorev 的實作經驗，分享如何為 RAG 應用建立評估工作流。解決了因 Prompt 龐大而不敢修改的問題，並展示如何利用 GitHub 提問記錄作為代理資料，在缺乏追蹤資料時構建評估集。讀者可學習如何收集資料、建立評估集、設計評估者並閉環最佳化。

This article details a practical workflow for evaluating RAG applications using proxy data from GitHub issues and corrections, demonstrating how to build eval sets and close the loop with Opik.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 利用 GitHub 提問與修正記錄作為代理資料，解決冷啟動時缺乏追蹤資料的問題。
• 建立包含透過與失敗案例的評估集，並使用留一法模擬當時的檢索環境。
• 設計確定性評估者檢查分類與位置，搭配 LLM 評估者處理自由文字答案。

提到的工具與公司

• Opik
• AWS Lambda
• GPT-5.4 nano
• GPT-4o mini
• Python

適合誰看

正在開發或最佳化 RAG 應用、需要建立評估工作流的 AI 工程師。

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講者

Paul Iusztin

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