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检索评测指标:Hit Rate / MRR / nDCG

RAG 优化不能凭感觉:Hit Rate 看“相关内容是否被召回”,MRR 看“第一条相关结果排多前”,nDCG 看整体排序质量。先建 50-100 条标注评测集再调参。

AI 应用速查AI更新于 2026-10-12

核心指标

指标含义关注点
Hit Rate@ktop-k 中至少有一条相关召回底线,越高越好
MRR第一条相关结果的排名倒数均值头部排序质量
nDCG@k带位置折损的排序质量整体排序,支持多级相关度
Recall@k相关文档被召回的比例知识覆盖面

指标计算(Python)

指标计算(Python)
def hit_rate(retrieved, relevant, k):
    return 1.0 if set(retrieved[:k]) & set(relevant) else 0.0

def mrr(retrieved, relevant):
    for i, doc in enumerate(retrieved, 1):
        if doc in relevant:
            return 1.0 / i
    return 0.0

# 对评测集逐条计算后取平均;改动切分/索引/重排后重跑对比
评测集要覆盖高频问法、专有名词、跨文档多跳三类场景;只盯一种问法会过拟合。

易错点

  • 没有评测集就调参,改了哪步变好说不清
  • 只看命中率不看排序,第一条永远不相关也无人察觉

数据来源与参考

  • IR 评测通行定义(TREC 系);RAG 工程实践

相关工具

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