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用统计方法定位 RAG 流水线回归的具体失效模式,减少误报并加快排障。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"RAG Regression Gate" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请分析这次 RAG 评测与基线版本的差异,判断哪些失败模式出现了显著回归,特别关注 retrieval miss、context mismatch 和 hallucination,并用统计方法说明是否达到显著性。
返回各失败模式的回归结论、显著性判断、影响程度,以及优先排查的根因方向。
把当前候选版本和线上基线进行回归对比,如果只是总分下降但没有显著的失败模式恶化,请标记为低风险;如果某类错误显著增加,请指出阻塞发布的原因。
给出是否通过回归闸门的判断,并附上风险等级、阻塞原因和证据摘要。
我们更新了检索索引和系统提示词,请对比变更前后的 RAG 结果,判断问题主要来自检索阶段还是生成阶段,并识别是否存在新的显著回归模式。
输出分阶段的回归诊断结果,说明受影响的失败模式及其可能由索引或提示词变更引起的证据。
为大模型建立文档索引并按需检索相关上下文,提升问答质量。
让 AI 安全检索本地私有文档,并基于持久记忆回答问题。
提供基于RAG的知识检索与文档管理,支持混合搜索、重排和检索可视化。
将双 RAG 检索能力封装为 MCP 工具,支持鉴权后的图增强与混合检索调用。
智能检索增强生成工具,可自动在私有知识库与网页间选择信息来源。
聚合多个 MCP 服务并支持自然语言检索工具,简化 AI 客户端发现与调用流程