EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#305 兩項目評估報告

auto-07ca1f6d-r1-053959868 production-baseline 產製於 05月16日 14:15

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
90.0%
[70.0% – 100.0%] · n=10
F1 80.0% · 召回 90.0% · 精確 75.0%
10 / 10 適用
用對工具 召回
tool_usage
60.0%
[30.0% – 90.0%] · n=10
F1 60.0% · 召回 60.0% · 精確 70.0%
10 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
57.3%
[44.0% – 70.3%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本(USD) $0.0097 24 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 79,023 輸入 74,559 · 輸出 4,464
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 $0.0331
232,778 tokens · 119 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 $0.0097
79,023 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) 10 19,819 1,312 $0.0029
回答品質(answer_quality) 14 54,740 3,152 $0.0068
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=2 最低 sub_metric: scenario_precision
  2. 02
    early_return 工具使用
    0.0% n=2 最低 sub_metric: tools_recall
  3. 03
    知識與產品查詢 忠實度
    0.0% n=6 最低 sub_metric: rule_compliance
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #305(suite #154 auto-07ca1f6d-r1-053959868
  • Target: #1 production-baseline
  • Cases: 14(N=1, attempts=14/14)
  • Generated: 2026-05-16T14:15:25+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: 7 / 14 (50.0%)
  • 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 / 2
知識與產品查詢 6 / 6 ❌ 0.0%
訂單查詢 1 / 6 ❌ 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. 訂單查詢 × retrieval_relevance = 0.0% — bot 進對 scenario 但沒呼叫 search tool — 流程 / prompt 問題(不是 KB content gap)

項目二: 情境調用與完成

整體 funnel(全 scenarios 加總)

Stage Pass count % of total
Total attempts 14 100.0%
Step 1: scenario_routing 7 50.0%
Step 2: + tool_calling 7 50.0%
Step 3: + answer 3 21.4%

Per-scenario funnel

Scenario (n_attempts) Step 1 (routing) Step 2 (tool) Step 3 (answer) end-to-end
early_return (2) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%)
知識與產品查詢 (6) ✅ 6/6 (100.0%) ✅ 6/6 (100.0%) ❌ 2/6 (33.3%) ❌ 2/6 (33.3%)
訂單查詢 (6) ❌ 1/6 (16.7%) ❌ 1/6 (16.7%) ❌ 1/6 (16.7%) ❌ 1/6 (16.7%)

Drop-off 最大的 5 個 scenario

  1. early_return drop at step1 (-100.0pp)
  2. 訂單查詢 drop at step1 (-83.3pp)
  3. 知識與產品查詢 drop at step3 (-66.7pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(305))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(305))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(305))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #305

Suite: 全寵家測試客服(買家) (bulk R1) · scenarios: 3 · dims: 5 · populated cells: 11/15

Scenario Scenario Tool Retrieval Faith AnsQ
early_return 0.0% [0.0–0.0] (n=2) 0.0% [0.0–0.0] (n=2) 53.3% [43.3–63.3] (n=2)
知識與產品查詢 100.0% [100.0–100.0] (n=6) 100.0% [100.0–100.0] (n=6) 0.0% [0.0–0.0] (n=6) 50.0% [32.2–67.8] (n=6)
訂單查詢 66.7% [33.3–100.0] (n=6) 16.7% [0.0–50.0] (n=6) 50.0% [0.0–100.0] (n=4) 60.6% [45.6–73.9] (n=6)

Worst-3 cells (lowest primary score)

  1. early_return × Scenario · 0.0% (n=2) · lowest sub_metric: scenario_precision
  2. early_return × Tool · 0.0% (n=2) · lowest sub_metric: tools_recall
  3. 知識與產品查詢 × Faith · 0.0% (n=6) · lowest sub_metric: rule_compliance