EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#124 兩項目評估報告

auto-89ac7fad-r1-053958761 production-canary 產製於 05月16日 13:33

I. VITAL SIGNS

各項目健康度概覽

項目一: 知識庫精準度 (10 cases)

各維度品質分 · 覆蓋率
找對資料 召回
retrieval
50.0%
[20.0% – 80.0%] · n=10
F1 10.0% · 相關率 37.8% · 精確 55.6%
10 / 10 適用 · 1 提示
不亂編造 平均
faithfulness
100.0%
[100.0% – 100.0%] · n=6
10 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
67.3%
[50.0% – 84.7%] · n=10
10 / 10 適用

項目二: 情境調用與完成 (10 cases)

各維度品質分 · 覆蓋率
走對流程 召回
scenario
80.0%
[50.0% – 100.0%] · n=10
F1 70.0% · 召回 80.0% · 精確 65.0%
10 / 10 適用
用對工具 召回
tool_usage
50.0%
[20.0% – 80.0%] · n=10
F1 50.0% · 召回 50.0% · 精確 50.0%
10 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
62.7%
[49.0% – 76.3%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本(USD) $0.0225 55 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 179,821 輸入 169,840 · 輸出 9,981
LLM 成本來源追蹤狀態
來源 追蹤狀態 數值 備註
Eris Case Generator 已追蹤 $0.0462
338,865 tokens · 196 calls
案例生成階段 LLM 呼叫(sampler / info_held / validator / kb_matcher / response_rules judge)— Round 8 起 CostTracker 自動寫入 EvalCaseGeneration 對應欄位
Eris LLM Judge 已追蹤 $0.0225
179,821 tokens
EvalJudgement 表記錄真實 OpenAI usage(faithfulness / answer_quality / retrieval_relevance 三類 judge)
Neptune Bot Inference 受阻 Neptune unified_llm.tool_calling_stream streaming 模式下 final chunk 未帶 usage(OpenAI stream_options.include_usage 未啟用),導致 metadata.usage 全 0。Eris 端無法從 chat response 重建。Fix 在 Neptune team 的 tracking ticket 內。
UserSimulator 尚未實作 UserSimulator multi-turn LLM 呼叫目前 Eris 沒寫追蹤;這部分要新增 service + 在 simulator client 裡寫入 token 紀錄
Judge 次數 Input Output Cost
忠實度(faithfulness) 19 49,350 3,219 $0.0078
回答品質(answer_quality) 30 110,605 6,522 $0.0134
檢索相關性(retrieval_relevance) 6 9,885 240 $0.0013
III. ACTIONABLE FINDINGS

優先處理項目

依「最低分 sub-metric」排序的 worst-3 case,標示出此 run 中最該優先檢視的 scenario × 維度組合。每筆同時列出實際觸發低分的 sub-metric 名稱,方便定位是 KB 漏洞、工具排序問題、還是規則違反。

  1. 01
    early_return 情境
    0.0% n=9 最低 sub_metric: scenario_precision
  2. 02
    early_return 檢索
    11.1% n=9 最低 sub_metric: knowledges_source_recall
  3. 03
    訂單查詢 工具使用
    14.3% n=7 最低 sub_metric: tools_precision
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #124(suite #69 auto-89ac7fad-r1-053958761
  • Target: #2 production-canary
  • Cases: 30(N=1, attempts=30/30)
  • Generated: 2026-05-16T13:33:54+08:00

本報告含兩個獨立評估項目。項目一 評估 bot 進入「知識與產品查詢」fallback 後的撈取 + 回答能力;項目二 評估 bot 跨全 enabled scenarios 的 routing → tool → answer 三段 funnel 健康度。


項目一: 知識庫精準度

評估範圍 (prerequisite: 進對 scenario)

  • 進對 scenario 的 attempts: 10 / 30 (33.3%)
  • 只對這些 attempts 算 retrieval + answer
  • 沒進對 scenario 的 attempts → 排除(routing 失敗不該污染 KB 訊號)

Per-scenario 評估

Scenario qualifying / total attempts retrieval_relevance answer_correctness
知識與產品查詢 10 / 10 ❌ 0.0% ✅ 100.0%

待修方向(worst-3)

  1. 知識與產品查詢 × retrieval_relevance = 0.0% — bot 進對 scenario 但沒呼叫 search tool — 流程 / prompt 問題(不是 KB content gap)
  2. 知識與產品查詢 × answer_correctness = 100.0% — 回答內容有問題 — 細看 hallucination_rate vs answer_quality 哪邊低

項目二: 情境調用與完成

整體 funnel(全 scenarios 加總)

Stage Pass count % of total
Total attempts 20 100.0%
Step 1: scenario_routing 5 25.0%
Step 2: + tool_calling 5 25.0%
Step 3: + answer 0 0.0%

Per-scenario funnel

Scenario (n_attempts) Step 1 (routing) Step 2 (tool) Step 3 (answer) end-to-end
early_return (9) ❌ 0/9 (0.0%) ❌ 0/9 (0.0%) ❌ 0/9 (0.0%) ❌ 0/9 (0.0%)
知識與產品查詢 (4) ✅ 4/4 (100.0%) ✅ 4/4 (100.0%) ❌ 0/4 (0.0%) ❌ 0/4 (0.0%)
訂單查詢 (7) ❌ 1/7 (14.3%) ❌ 1/7 (14.3%) ❌ 0/7 (0.0%) ❌ 0/7 (0.0%)

Drop-off 最大的 5 個 scenario

  1. early_return drop at step1 (-100.0pp)
  2. 知識與產品查詢 drop at step3 (-100.0pp)
  3. 訂單查詢 drop at step1 (-85.7pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(124))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(124))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(124))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #124

Suite: GH Hotel (bulk R1) · scenarios: 3 · dims: 5 · populated cells: 13/15

Scenario Scenario Tool Retrieval Faith AnsQ
early_return 0.0% [0.0–0.0] (n=9) 11.1% [0.0–33.3] (n=9) 100.0% [100.0–100.0] (n=3) 68.1% [47.8–86.7] (n=9)
知識與產品查詢 100.0% [100.0–100.0] (n=14) 100.0% [100.0–100.0] (n=14) 35.7% [14.3–57.1] (n=14) 66.7% [36.7–90.0] (n=10) 60.5% [46.4–75.2] (n=14)
訂單查詢 57.1% [14.3–85.7] (n=7) 14.3% [0.0–42.9] (n=7) 83.3% [50.0–100.0] (n=6) 79.0% [65.7–90.0] (n=7)

Worst-3 cells (lowest primary score)

  1. early_return × Scenario · 0.0% (n=9) · lowest sub_metric: scenario_precision
  2. early_return × Retrieval · 11.1% (n=9) · lowest sub_metric: knowledges_source_recall
  3. 訂單查詢 × Tool · 14.3% (n=7) · lowest sub_metric: tools_precision