rag-eval-harness
RAG 问答系统的质量评估与防幻觉验证方法论，用于回答「知识库答得准不准」「它会不会胡编」「换了模型还稳不稳」这类问题
as observed 2026-09-29T04:47:03.526Z- Identifier
rag-eval-harness- Source
- ClawHub
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- 1.1.5
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- 2026-08-28T22:06:28.212Z
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- MIT-0
Observation history
2026-09-29T04:47:03.526Z
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| Field | Before | After |
|---|---|---|
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null | "MIT-0" |
changelog |
"- Removed the file skill-card.md.\n- No other functional or content changes in this version." | "权利层第 3 轮：① §3.2 权属宣告统一块归一——清除块内他资产事实（此前误填 uibc-core 的 DOI / commit cb6f11b / Sigstore Rekor 锚），改按本资产真值填写；② 技能件许可口径过授权清除——理论文本由 CC BY 4.0 改为「保留所有权利」，.py 依 §3.2 标 MIT；③ 保留分层许可：代码 MI |
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"RAG 问答系统的质量评估与防幻觉验证方法论，用于回答「知识库答得准不准」「它会不会胡编」「换了模型还稳不稳」这类问题" | null |
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2026-09-01T06:16:18.534Z
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| Field | Before | After |
|---|---|---|
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"v1.1.0 首发：RAG 问答系统质量评估与防幻觉验证——正向命中+负面拒答双测试，拒答阈值+引用兜底堵幻觉；本地零积分检索评测与阈值扫描选优（实测 50 题合格率 92%→100%）" | "- Removed the file skill-card.md.\n- No other functional or content changes in this version." |
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"RAG 问答系统的质量评估与防幻觉验证方法论。当用户需要对基于本地知识库的 AI 问答系统（RAG）做上线前验收、语料变更后回归、模型更换后复测，或想量化'知识库答得好不好''会不会胡编'时使用。覆盖：正向评估集（区域×主题矩阵+关键词命中）、负面测试集（知识库外问题+拒答信号表）、防幻觉三机制（低相似度拒答/引用兜底/条文级引用要求）、幂等服务守护、评估 | "RAG 问答系统的质量评估与防幻觉验证方法论，用于回答「知识库答得准不准」「它会不会胡编」「换了模型还稳不稳」这类问题" |
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"RAG 评估与防幻觉验证" | "rag-eval-harness" |
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"RAG 问答系统的质量评估与防幻觉验证方法论。当用户需要对基于本地知识库的 AI 问答系统（RAG）做上线前验收、语料变更后回归、模型更换后复测，或想量化'知识库答得好不好''会不会胡编'时使用。覆盖：正向评估集（区域×主题矩阵+关键词命中）、负面测试集（知识库外问题+拒答信号表）、防幻觉三机制（低相似度拒答/引用兜底/条文级引用要求）、幂等服务守护、评估 | "RAG 问答系统的质量评估与防幻觉验证方法论，用于回答「知识库答得准不准」「它会不会胡编」「换了模型还稳不稳」这类问题" |
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