https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/agentic-rag/Recent content in Agentic RAG on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usWed, 20 May 2026 09:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/rag-series-part5-production-zh/Wed, 20 May 2026 09:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/rag-series-part5-production-zh/前言 你的 RAG 系統「感覺」不錯，但你能量化它有多好嗎？ 這是生產環境中最常見的盲區：工程師花大量時間優化 Chunking、調整 Reranker，卻沒有客觀的指標來驗證改動是否真的有效。 這篇是系列的最後一篇，涵蓋三個主題： RAG 評估（RAGAS）：如何量化 RAG 品質 GraphRAG：當向量搜尋不夠用時的替代方案 Agentic RAG：RAG + Agent，讓 AI 自己決定如何搜尋 Part 1：RAG 評估——RAGAS 框架 為什麼評估很難？ RAG 的輸出是自然語言，沒有標準答案可以直接比對。 「這個答案好不好」，需要從多個維度判斷。 RAGAS 的四個核心指標 RAGAS（RAG Assessment） 是目前最流行的 RAG 評估框架，定義了四個指標： 1. Faithfulness（忠實度） 答案是否只根據 context，沒有幻覺？ 計算方式： Step 1: 把答案分解成一組陳述句（claims） Step 2: 對每個陳述，判斷 context 是否支持它 Step 3: Faithfulness = 有 context 支持的陳述數 / 總陳述數 理想值：接近 1.0 2. Answer Relevancy（答案相關性） 答案是否真的回答了問題？ 計算方式： Step 1: 讓 LLM 根據答案生成 N 個「可能的問題」 Step 2: 計算這些問題與原始問題的向量相似度 Step 3: Answer Relevancy = 平均相似度 理想值：接近 1.