EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#292 兩項目評估報告

auto-fd7bdd03-r1-053959809 production-canary 產製於 05月16日 14:15

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
70.0%
[40.0% – 100.0%] · n=10
F1 12.7% · 相關率 37.0% · 精確 7.0%
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
95.7%
[92.0% – 99.0%] · 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
90.0%
[70.0% – 100.0%] · n=10
F1 70.0% · 召回 90.0% · 精確 60.0%
10 / 10 適用
用對工具 召回
tool_usage
55.6%
[22.2% – 88.9%] · n=9
F1 55.6% · 召回 55.6% · 精確 100.0%
9 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
66.3%
[51.7% – 81.0%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本（USD） $0.0347 83 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 267,520 輸入 253,694 · 輸出 13,826
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 $0.0719
477,722 tokens · 194 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 $0.0347
267,520 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 97,502 6,783 $0.0163
回答品質（answer_quality） 30 114,324 6,267 $0.0138
檢索相關性（retrieval_relevance） 23 41,868 776 $0.0046
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
    詢問吃產品會胖嗎？ 工具使用
    0.0% n=1 最低 sub_metric： tools_recall
  2. 02
    詢問出貨時間 情境
    0.0% n=1 最低 sub_metric： scenario_precision
  3. 03
    男性備孕 忠實度
    0.0% n=1 最低 sub_metric： rule_compliance
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #292（suite #147 auto-fd7bdd03-r1-053959809）
  • Target: #2 production-canary
  • Cases: 30（N=1, attempts=30/30）
  • Generated: 2026-05-16T14:15:59+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 ⚪ 53.3% ✅ 100.0%

待修方向（worst-3）

  1. 知識與產品查詢 × retrieval_relevance = 53.3% — retrieval 略低 — 看 LLM relevance vs topic_match 哪邊弱
  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 4 20.0%
Step 2: + tool_calling 4 20.0%
Step 3: + answer 1 5.0%

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%)
女性更年期保養 (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
媽媽禮活動字串 (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
小產 (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
提供產品名稱 (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
男性一般保養 (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
男性備孕 (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
知識與產品查詢 (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
詢問出貨時間 (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
詢問吃產品會胖嗎？ (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%)
詢問退貨 (2) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%)

Drop-off 最大的 5 個 scenario

  1. early_return drop at step1 (-100.0pp)
  2. 女性更年期保養 drop at step3 (-100.0pp)
  3. 媽媽禮活動字串 drop at step3 (-100.0pp)
  4. 小產 drop at step1 (-100.0pp)
  5. 提供產品名稱 drop at step1 (-100.0pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(292))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(292))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(292))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #292

Suite: 亞尼活力_測試用 (bulk R1) · scenarios: 11 · dims: 5 · populated cells: 53/55

Scenario Scenario Tool Retrieval Faith AnsQ
early_return 0.0% [0.0–0.0] (n=9) 0.0% (n=1) 87.5% [62.5–100.0] (n=8) 100.0% [100.0–100.0] (n=9) 85.6% [67.0–99.3] (n=9)
女性更年期保養 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 100.0% (n=1) 43.3% (n=1)
媽媽禮活動字串 100.0% (n=1) — 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 46.7% (n=1)
小產 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 83.3% (n=1)
提供產品名稱 100.0% (n=1) 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) 100.0% (n=1) 56.7% (n=1)
男性一般保養 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 93.3% (n=1)
男性備孕 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 0.0% (n=1) 90.0% (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) 63.6% [36.4–90.9] (n=11) 97.0% [90.9–100.0] (n=11) 89.4% [74.8–98.2] (n=11)
詢問出貨時間 0.0% (n=1) 100.0% (n=1) 50.0% (n=1) 66.7% (n=1) 90.0% (n=1)
詢問吃產品會胖嗎？ 100.0% (n=1) 0.0% (n=1) — 100.0% (n=1) 93.3% (n=1)
詢問退貨 100.0% [100.0–100.0] (n=2) 100.0% [100.0–100.0] (n=2) 50.0% [50.0–50.0] (n=2) 91.7% [83.3–100.0] (n=2) 66.7% [46.7–86.7] (n=2)

Worst-3 cells (lowest primary score)

  1. 詢問吃產品會胖嗎？ × Tool · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: tools_recall
  2. 詢問出貨時間 × Scenario · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: scenario_precision
  3. 男性備孕 × Faith · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: rule_compliance