EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#143 兩項目評估報告

auto-c8e10539-r1-053958911 production-baseline 產製於 05月16日 13:17

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
100.0%
[100.0% – 100.0%] · n=10
F1 18.2% · 相關率 14.0% · 精確 10.0%
10 / 10 適用
不亂編造 平均
faithfulness
100.0%
[100.0% – 100.0%] · n=10
10 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
99.0%
[97.7% – 100.0%] · 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
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
69.0%
[52.0% – 83.0%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本(USD) $0.0367 84 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 269,231 輸入 256,131 · 輸出 13,100
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 $0.0622
442,759 tokens · 208 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 $0.0367
269,231 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) 30 101,046 6,267 $0.0166
回答品質(answer_quality) 30 117,013 5,900 $0.0140
檢索相關性(retrieval_relevance) 24 38,072 933 $0.0062
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 工具使用
    0.0% n=1 最低 sub_metric: tools_precision
  3. 03
    轉接真人客服 情境
    0.0% n=1 最低 sub_metric: scenario_precision
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #143(suite #82 auto-c8e10539-r1-053958911
  • Target: #1 production-baseline
  • Cases: 30(N=1, attempts=30/30)
  • Generated: 2026-05-16T13:17:18+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 ❌ 40.4% ✅ 100.0%

待修方向(worst-3)

  1. 知識與產品查詢 × retrieval_relevance = 40.4% — 撈到的 KB chunks 不夠相關 — KB content gap,跟 Neptune team 提 enrichment
  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 10 50.0%
Step 2: + tool_calling 10 50.0%
Step 3: + answer 4 20.0%

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 (10) ✅ 10/10 (100.0%) ✅ 10/10 (100.0%) ❌ 4/10 (40.0%) ❌ 4/10 (40.0%)
轉接真人客服 (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 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 step1 (-100.0pp)
  3. 知識與產品查詢 drop at step3 (-60.0pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(143))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(143))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(143))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #143

Suite: JINS AI 小幫手 (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) 0.0% (n=1) 100.0% [100.0–100.0] (n=8) 88.9% [66.7–100.0] (n=9) 89.3% [73.3–98.9] (n=9)
知識與產品查詢 100.0% [100.0–100.0] (n=20) 100.0% [100.0–100.0] (n=20) 65.0% [47.5–82.5] (n=20) 85.8% [70.8–97.5] (n=20) 84.0% [74.0–93.8] (n=20)
轉接真人客服 0.0% (n=1) 100.0% (n=1) 60.0% (n=1)

Worst-3 cells (lowest primary score)

  1. early_return × Scenario · 0.0% (n=9) · lowest sub_metric: scenario_precision
  2. early_return × Tool · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: tools_precision
  3. 轉接真人客服 × Scenario · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: scenario_precision