AI评估的常见问题与解答：来自700多名工程师和产品经理的经验总结

本文总结了作者在教授700多名工程师和产品经理AI评估课程中遇到的常见问题。文章涵盖了RAG是否已死、模型选择、标注工具、评估方法、合成数据生成、以及评估工具的不足等方面。作者强调了错误分析的重要性，建议使用二元评估而非李克特量表，并分享了构建自定义标注工具、选择合适的文档块大小以及评估RAG系统的最佳实践。此外，文章还讨论了护栏与评估器的区别、最小可行评估设置、代理工作流程的评估方法以及CI/CD与生产监控中评估的不同之处。