Quivr项目中的检索与生成评估技术实现

在Quivr项目的开发过程中，团队正在构建一套完整的检索与生成评估系统，这是提升问答系统性能的关键环节。本文将详细介绍该评估系统的技术实现方案。

评估数据集准备

评估过程首先需要准备合适的数据集。Quivr团队考虑使用包含135个问答对的数据子集，每个问题对应5个HTML格式的文档，总计675个文档。这种结构化的数据集设计能够全面测试系统的检索和生成能力。

评估流程设计

评估流程分为多个严谨的技术步骤：

1. 数据加载阶段：系统需要从参考数据集中加载评估所需的原始数据，这是整个评估过程的基础。

2. 文档预处理阶段：

   • 解析HTML格式的文档内容
   • 对文档进行智能分块处理
   • 为每个文本块生成嵌入向量 这一阶段的技术实现直接影响到后续检索的准确性。

3. 问答测试阶段：

   • 从数据集中提取测试问题
   • 使用Quivr的RAG工作流生成答案 系统需要处理各种类型的问题，验证其在实际场景中的表现。

4. 评估指标计算：

   • 对比系统生成的答案与标准答案
   • 计算多种评估指标 这一步骤需要设计合理的评价标准来量化系统性能。

5. 结果记录与分析：

   • 将评估结果记录到实验跟踪系统
   • 设置性能阈值触发警报 这为持续改进系统提供了数据支持。

技术实现要点

在具体实现上，团队重点关注以下几个技术环节：

• 文档处理技术：HTML文档的解析需要处理各种标签和格式，确保提取出干净的文本内容。分块策略需要考虑语义完整性，避免信息割裂。

• 嵌入模型选择：选择适合领域特性的嵌入模型对检索性能至关重要，需要平衡准确性和计算效率。

• RAG工作流优化：检索-生成流程中的每个组件都需要精心调优，包括检索器的召回率、排序算法的准确性以及生成模型的相关性。

• 评估指标设计：除了传统的准确率、召回率等指标，还需要考虑生成答案的流畅性、相关性和事实准确性等维度。

持续集成与监控

该评估系统将集成到CI/CD流程中，实现：

• 自动化测试流程
• 性能基准监控
• 异常警报机制 这种自动化评估体系能够及时发现性能退化，保证系统质量的持续稳定。

通过这套评估系统，Quivr团队能够科学地衡量和改进系统的检索与生成能力，为用户提供更高质量的问答服务。