EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#128 兩項目評估報告

auto-9fd2a0a3-r1-053958777 production-canary 產製於 05月16日 13:29

I. VITAL SIGNS

各項目健康度概覽

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
100.0%
[100.0% – 100.0%] · n=10
F1 100.0% · 召回 100.0% · 精確 100.0%
10 / 10 適用
用對工具 召回
tool_usage
100.0%
[100.0% – 100.0%] · n=10
F1 100.0% · 召回 100.0% · 精確 100.0%
10 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
61.3%
[50.7% – 70.7%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本(USD) $0.0101 25 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 76,618 輸入 70,827 · 輸出 5,791
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 $0.0457
334,734 tokens · 159 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 $0.0101
76,618 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) 12 21,428 2,681 $0.0039
回答品質(answer_quality) 13 49,399 3,110 $0.0062
檢索相關性(retrieval_relevance) 0 0 0 $0.0000
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=1 最低 sub_metric: scenario_precision
  2. 02
    轉接真人客服 忠實度
    0.0% n=1 最低 sub_metric: rule_compliance
  3. 03
    轉接真人客服 回答品質
    36.7% n=1 最低 sub_metric: answer_correctness
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #128(suite #71 auto-9fd2a0a3-r1-053958777
  • Target: #2 production-canary
  • Cases: 13(N=1, attempts=13/13)
  • Generated: 2026-05-16T13:29:37+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: 12 / 13 (92.3%)
  • 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
early_return 0 / 1
知識與產品查詢 11 / 11 ❌ 0.0% ⚪ 59.1%
轉接真人客服 1 / 1 ❌ 0.0%

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. 轉接真人客服 × retrieval_relevance = 0.0% — bot 進對 scenario 但沒呼叫 search tool — 流程 / prompt 問題(不是 KB content gap)
  3. 知識與產品查詢 × answer_correctness = 59.1% — 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 13 100.0%
Step 1: scenario_routing 12 92.3%
Step 2: + tool_calling 12 92.3%
Step 3: + answer 4 30.8%

Per-scenario funnel

Scenario (n_attempts) Step 1 (routing) Step 2 (tool) Step 3 (answer) end-to-end
early_return (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
知識與產品查詢 (11) ✅ 11/11 (100.0%) ✅ 11/11 (100.0%) ❌ 4/11 (36.4%) ❌ 4/11 (36.4%)
轉接真人客服 (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)

Drop-off 最大的 5 個 scenario

  1. early_return drop at step1 (-100.0pp)
  2. 轉接真人客服 drop at step3 (-100.0pp)
  3. 知識與產品查詢 drop at step3 (-63.6pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(128))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(128))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(128))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #128

Suite: HCG和成 (bulk R1) · scenarios: 3 · dims: 5 · populated cells: 11/15

Scenario Scenario Tool Retrieval Faith AnsQ
early_return 0.0% (n=1) 100.0% (n=1) 93.3% (n=1)
知識與產品查詢 100.0% [100.0–100.0] (n=11) 100.0% [100.0–100.0] (n=11) 100.0% [100.0–100.0] (n=10) 39.4% [27.3–51.5] (n=11) 59.7% [49.4–69.4] (n=11)
轉接真人客服 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) 36.7% (n=1)

Worst-3 cells (lowest primary score)

  1. early_return × Scenario · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: scenario_precision
  2. 轉接真人客服 × Faith · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: rule_compliance
  3. 轉接真人客服 × AnsQ · 36.7% (n=1) · lowest sub_metric: answer_correctness