🎯RAG技术虽有潜力，但缺乏客观评估其搜索效果的有效方法。这意味着我们难以准确了解该技术在搜索方面的实际表现，可能影响其应用效果。

📋如同所有机器学习模型，RAG技术在日常使用前必须接受严格的性能测试和监控。这是确保其可靠性和稳定性的关键步骤，有助于发现潜在问题并进行改进。

🔍对RAG技术的性能测试和监控，需要综合考虑多个因素，如搜索的准确性、效率、召回率等。只有全面评估这些因素，才能更好地了解RAG技术的实际性能。

在使用检索增强生成（RAG）技术的过程中，我们面临一个共同的挑战：缺乏有效的方法来客观评估RAG的搜索效果。与所有机器学习模型相同，在RAG技术投入日常使用之前，我们必须对其性能进行严格的测试和监控。