在自然语言处理（NLP）中，评估模型对语言的理解和生成能力是一个复杂的过程，涉及多种技术和指标。以下是一些核心的方法和指标：
1. 基础评估指标
- **用户参与度和效用指标**：包括访问量、提交量、响应量等，这些指标衡量用户与LLM应用程序的互动程度。
- **用户交互指标**：如用户接受率、LLM会话数、活跃天数等，这些指标衡量用户对模型响应的满意度和参与度。
- **模型答复质量**：包括提示和响应长度、编辑距离度量等，这些指标衡量模型输出的质量。
2. 性能度量指标
- **Exact-set-match accuracy (EM)**：根据其相应的基本事实SQL查询来评估预测中的每个子句。
- **Execution Accuracy (EX)**：根据执行结果评估生成的答案的正确性。
- **Valid Efficiency Score (VES)**：测量效率以及所提供SQL查询的通常执行正确性。
3. RAG系统评估指标
- **Faithfulness**：事实一致性，根据给定的上下文测量生成的答案与事实的一致性。
- **Answer relevance**：答案相关性，评估生成的答案与给定提示的相关性。
- **Context precision