EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#399 兩項目評估報告

auto-86b3fc14-r1-054000288 production-baseline 產製於 05月17日 06:34

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 33.3% · 相關率 30.0% · 精確 20.0%
10 / 10 適用 · 1 提示
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
98.0%
[95.7% – 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
80.0%
[50.0% – 100.0%] · n=10
F1 66.7% · 召回 80.0% · 精確 60.0%
10 / 10 適用
用對工具 召回
tool_usage
100.0%
F1 100.0% · 召回 100.0% · 精確 100.0%
1 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
90.7%
[86.3% – 94.0%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本（USD） $0.0329 85 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 245,482 輸入 232,273 · 輸出 13,209
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 $0.0594
400,340 tokens · 189 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 $0.0329
245,482 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 89,114 6,155 $0.0147
回答品質（answer_quality） 30 115,719 6,158 $0.0141
檢索相關性（retrieval_relevance） 25 27,440 896 $0.0041
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
    宮廟、佛教團體客製化需求 檢索
    0.0% n=1 最低 sub_metric： products_source_recall
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #399（suite #202 auto-86b3fc14-r1-054000288）
  • Target: #1 production-baseline
  • Cases: 30（N=1, attempts=30/30）
  • Generated: 2026-05-17T06:34:35+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 ❌ 39.4% ✅ 100.0%

待修方向（worst-3）

  1. 知識與產品查詢 × retrieval_relevance = 39.4% — 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 4 20.0%
Step 2: + tool_calling 4 20.0%
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%)
宮廟、佛教團體客製化需求 (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%)
指定出貨日/到貨日 (2) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%)
更改訂單 (2) ⚪ 1/2 (50.0%) ⚪ 1/2 (50.0%) ⚪ 1/2 (50.0%) ⚪ 1/2 (50.0%)
海外相關 (2) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%) ❌ 0/2 (0.0%)
知識與產品查詢 (1) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%) ✅ 1/1 (100.0%)
訂單出貨查詢（QDM） (1) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%) ❌ 0/1 (0.0%)
香品推薦 (2) ⚪ 1/2 (50.0%) ⚪ 1/2 (50.0%) ⚪ 1/2 (50.0%) ⚪ 1/2 (50.0%)

Drop-off 最大的 5 個 scenario

  1. early_return drop at step1 (-100.0pp)
  2. 指定出貨日/到貨日 drop at step1 (-100.0pp)
  3. 海外相關 drop at step1 (-100.0pp)
  4. 訂單出貨查詢（QDM） drop at step1 (-100.0pp)
  5. 更改訂單 drop at step1 (-50.0pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(399))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(399))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(399))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #399

Suite: 李慶成AI 智能客服 (bulk R1) · scenarios: 8 · dims: 5 · populated cells: 34/40

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) 100.0% [100.0–100.0] (n=9) 94.4% [90.0–98.1] (n=9)
宮廟、佛教團體客製化需求 100.0% (n=1) — 0.0% (n=1) 100.0% (n=1) 90.0% (n=1)
指定出貨日/到貨日 0.0% [0.0–0.0] (n=2) — 100.0% [100.0–100.0] (n=2) 83.3% [66.7–100.0] (n=2) 90.0% [90.0–90.0] (n=2)
更改訂單 100.0% [100.0–100.0] (n=2) — 0.0% (n=1) 100.0% [100.0–100.0] (n=2) 80.0% [63.3–96.7] (n=2)
海外相關 100.0% [100.0–100.0] (n=2) — 75.0% [50.0–100.0] (n=2) 100.0% [100.0–100.0] (n=2) 93.3% [90.0–96.7] (n=2)
知識與產品查詢 100.0% [100.0–100.0] (n=11) 100.0% [100.0–100.0] (n=11) 95.5% [86.4–100.0] (n=11) 97.0% [90.9–100.0] (n=11) 97.6% [95.5–99.4] (n=11)
訂單出貨查詢（QDM） 100.0% (n=1) — 50.0% (n=1) 100.0% (n=1) 73.3% (n=1)
香品推薦 100.0% [100.0–100.0] (n=2) — 50.0% [0.0–100.0] (n=2) 100.0% [100.0–100.0] (n=2) 93.3% [90.0–96.7] (n=2)

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. 宮廟、佛教團體客製化需求 × Retrieval · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: products_source_recall