课程定位

知识问答系统给出一个看似完整的答案，来源却可能来自过期文件，也可能检索到了正确段落但答复遗漏了关键信息。本专题依据原课纲中的检索增强生成专项测试，学习用参考证据与对照用例区分检索、材料质量和最终答复的问题。

课程内容与学习重点

为常见问题建立可核查的证据集

选择来自公开示例的制度问答、产品手册或帮助文档，分别准备明确有答案、多个来源、相似但过期以及资料中没有答案的问题。给每条问题标注适用材料、正确段落、版本和需要体现的关键信息。对于同一问题的口语表达和专业表述，可都保留，说明预期匹配的范围。为参考材料写清何时更新、哪些可以公开及为何应被纳入答案。

分别记录检索候选与答复使用情况

用相同问题查看系统返回的资料片段，再对照答复中实际采用的内容。若正确段落未进入候选，可核对知识库覆盖、文档划分、索引版本和问题表达；若找到了正确资料而答案仍不准确，则需进一步观察使用与引用方式。按案例记录候选排序、正确来源、答复引用和需要人工核对的陈述。学习召回和精确率时，可用规模小且判定明确的样例，理解指标的适用边界。

组织知识库更新后的回归测试

选一组常见问题与边界用例，在资料变更前后核对检索与答复，记录错误类型、影响、版本和复验结论。遇到没有足够资料的问题，可检查系统是否给出适当提示和进一步查询路径。对需引用的答复，保留原始问题、候选证据和版本，便于知识维护、测试与产品岗位共同改进。课后可把上述信息整理成可持续补样的用例表。评审时还可单独记录模型引用的位置是否便于用户追溯。

适合人群

适合AI应用测试、企业知识运营、内容产品与负责问答验收的人员。可以准备几条公开问答，其中至少一条需要核对多个文档，另一条在现有材料中找不到依据。已有知识库的团队可挑一次资料更新导致的答复变化，记录当时的文件版本和对照问题。如果知识库包含不同地区或版本的说明，可保留相同关键词、适用条件不同的反例，检验系统是否会混用。

开课与报名咨询

单专题开课时间、授课城市、学习时长、费用及参加方式详询。可说明希望核对知识库资料、召回效果还是问答验收。

正确文件出现在检索列表，就算问答测试通过吗？还需核对答复是否真正采用相关内容、版本和范围是否正确，并留存引用证据。

不知道怎么算召回率，可以先做什么？可先标清哪些段落应该被找到，用样本记录系统找到了什么，再学习相应统计方法。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。