RAG系统测试的5大常见误区
近年来,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成为企业落地大模型应用的主流架构——它巧妙融合了传统信息检索的精准性与大语言模型的语义理解力,在知识问答、智能客服、内部文档助手等场景中大放异彩。然而,一个鲜被讨论却至关重要的现实是:90%以上的RAG项目失败,并非源于模型能力不足,而是因测试环节存在系统性盲区。在「啄木鸟软件测试」近期对37家企业的RAG落地调研中,超68%的团队仍沿用传统Web API或LLM单点测试思路,导致上线后出现‘答非所问’‘幻觉加剧’‘敏感信息泄露’等高危问题。本文将直击RAG系统测试中最隐蔽、最危险的5大误区,助你构...