RAG 問答系統篇｜AI Evals 成效診斷與驗收實戰課

多數人以為，「成效驗收」是最後再來煩惱的事。

 

讓你真正卡關、判斷不出「這系統到底能不能上線」的原因，從來不是因為你看不懂數字。

是你不知道怎麼「用數字說話」。

 

這些場景，你一定不陌生

• PM、使用單位、工程師，三方對「驗收目標」各自有各自的想像，你夾在中間，兩邊都不是人。

• 數字明明擺在你眼前，你卻無法把它翻譯成一句能讓主管或客戶點頭的話。

• 系統開始亂答，你卻定位不出問題到底出在「檢索」還是「生成」，最後只能整套推翻、反覆重測。

每一次靠「感覺還不錯」做決策、靠直覺測試上線，代價從來不只是那一次的錯誤。

 

是專案進度停滯、是投入的資源打水漂，更是你在團隊裡，一點一滴被磨掉的信用。

 

 

Sushant Mehta 在《Beyond Accuracy: A Multi-Dimensional Framework for Evaluating Enterprise Agentic AI Systems》（2025.11）中指出，產業報告顯示只有 10% 的企業成功將生成式 AI 導入生產環境：評估框架不足，是主要失敗因素之一。

 

Forrester 針對 AI Agent 失敗案例的根因分析也給出了更精確的數字：成功標準不明確，占失敗案例的 41%；資料/工具存取不足，占 33%；評估漂移(evaluation drift)，占 26%。

 

換句話說,當團隊對「驗收標準」沒共識,只會把錯誤做得更完整。

 

如果你正好是其中之一：會踩坑的,不是你不夠聰明,是你手上一直沒有一套「大家都認的」判斷語言。

• 需要對 AI 專案拍板，卻沒有技術背景的中高階主管

• 資訊部門裡擁有傳統機器學習或數據分析能力，但沒帶過 AI 專案實務的技術人員

• 正在帶 AI 專案的 PM，需要統合各方資源、對齊驗收標準，卻找不到共同語言

 

 

 

「用數字說話」是可以被拆解、被訓練的一套系統性能力『一套具系統性、可複用的診斷框架。』

而這套框架,由數創實驗室設計,不是紙上談兵,是從「主管、業務、工程團隊三方拉扯」的實戰現場淬煉而成，把 RAG 問答系統最容易判斷錯的地方,一項項拆出來,變成可以複製的框架。

 

陳向豪 Vincent ｜數創實驗室 Founder & CEO

 數創實驗室創辦人 Vincent，曾任 eBay 上海及特力集團 AI／數據團隊主管。在過去十多年推動數據與 AI 專案的經驗中，不是紙上談兵的框架。是從主管、業務、工程團隊三方拉扯的實戰現場，一項項拆解、驗證出來的方法論。

 

 

【獨家框架】RAG 三大驗收實務工具

⭐️一次看懂檢索層與生成層的判斷邏輯⭐️

多數人評估 RAG 系統靠直覺,但在定位問題之前,你只需要先問自己兩個問題：

1. 這個測試分數反映的,是檢索層問題,還是生成層問題?

2. 測試案例該包含哪些問題類型,這套 AI 才算合格?

三大工具用到位,RAG 系統才容易通過驗收、安心上線。

 

 

課程完整內容

Section １｜RAG系統流程

Section２｜Golden Dataset 設計

Section３｜RAGAS 四大指標判讀

Section４｜從 Golden Dataset到初步驗收判讀

Section５｜與 IT、Stakeholder 溝通

 

 

這堂課適合誰？

如果你是：

• 需要對 AI 專案拍板，卻沒有技術背景的中高階主管

• 資訊部門裡擁有傳統機器學習或數據分析能力，但沒帶過 AI 專案實務的技術人員

• 正在帶 AI 專案的 PM，需要統合各方資源、對齊驗收標準，卻找不到共同語言

這些不是等你看到測試數據，自然就會懂的專業知識，當你從沒親手拆解過一份測試報告、沒練習過把指標數字轉成對方聽得懂的一句話，長期下來還是只能靠直覺設計測試案例。

 

 

 

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