你怎么评测一个 RAG 系统的好坏？请分别说检索侧和生成侧各看什么指标、怎么构造评测集。

面试官在考什么

考察评测意识——没有评测的 RAG 调优等于盲调，这是资深与否的分界线

评测混合检索幻觉治理

回答框架 · 前两步

1. 检索侧：召回率/命中率、MRR/NDCG、Rerank 前后的提升
2. 生成侧：答案正确性、忠实度（是否依据材料）、引用准确性、拒答是否恰当

延伸阅读

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• 企业知识库要入库一批 200 页左右的产品技术手册（PDF，含大量跨页表格和 3 级标题），同时还有几万条几十字的客服工单。用户 query 大多是「XX 型号的额定功率是多少」这类精确查找，也有「怎么重置设备」这类流程性问题。请给出你的切分方案：chunk 大小和 overlap 怎么定？标题层级要不要拼进 chunk？跨页表格怎么办？工单和手册要不要用同一套策略？
• 某企业知识库有三类文档：产品手册（PDF，多级标题+大量表格）、客服工单（短文本，带时间戳和状态字段）、合同（长条款，条款之间存在交叉引用）。当前切分策略是固定 512 token、overlap 64。上线后检索经常召回半截表格和断在条款中间的碎片，加了 Rerank 也没救回来。现在让你重新设计切分层：你会按什么优先级改、每类文档分别怎么切、切分变了之后已有的向量库怎么迁移、怎么证明这次改动是对的？