EVAL RUN · 評估報告 回到執行

#96 兩項目評估報告

auto-79448e28-r1-053958660 production-canary 產製於 05月16日 13:34

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 18.2% · 相關率 17.0% · 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
93.7%
[87.3% – 98.7%] · 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 70.0% · 召回 80.0% · 精確 65.0%
10 / 10 適用
用對工具 召回
tool_usage
100.0%
[100.0% – 100.0%] · n=2
F1 100.0% · 召回 100.0% · 精確 100.0%
2 / 10 適用
答得到位 平均
answer_quality
76.0%
[62.7% – 86.7%] · n=10
10 / 10 適用
II. RUN ECONOMICS

本次 Run 的 LLM 成本概覽

Judge 總成本(USD) $0.0317 77 次 judge 呼叫
Judge 總 Token 數 236,246 輸入 222,866 · 輸出 13,380
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 $0.0815
594,058 tokens · 289 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 $0.0317
236,246 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) 28 82,622 6,123 $0.0139
回答品質(answer_quality) 30 119,981 6,458 $0.0149
檢索相關性(retrieval_relevance) 19 20,263 799 $0.0028
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=8 最低 sub_metric: scenario_precision
  2. 02
    early_return 工具使用
    0.0% n=1 最低 sub_metric: tools_recall
  3. 03
    潛在客戶搜集 忠實度
    0.0% n=5 最低 sub_metric: rule_compliance
IV. DEEP DIVE

全段詳細數據

兩項目評估報告

  • EvalRun: #96(suite #57 auto-79448e28-r1-053958660
  • Target: #2 production-canary
  • Cases: 30(N=1, attempts=30/30)
  • Generated: 2026-05-16T13:34:08+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 ❌ 42.2% ✅ 100.0%

待修方向(worst-3)

  1. 知識與產品查詢 × retrieval_relevance = 42.2% — 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 5 25.0%
Step 2: + tool_calling 5 25.0%
Step 3: + answer 3 15.0%

Per-scenario funnel

Scenario (n_attempts) Step 1 (routing) Step 2 (tool) Step 3 (answer) end-to-end
early_return (8) ❌ 0/8 (0.0%) ❌ 0/8 (0.0%) ❌ 0/8 (0.0%) ❌ 0/8 (0.0%)
功能/痛點尋求型情境 (5) ❌ 1/5 (20.0%) ❌ 1/5 (20.0%) ❌ 1/5 (20.0%) ❌ 1/5 (20.0%)
潛在客戶搜集 (5) ❌ 2/5 (40.0%) ❌ 2/5 (40.0%) ❌ 1/5 (20.0%) ❌ 1/5 (20.0%)
知識與產品查詢 (2) ✅ 2/2 (100.0%) ✅ 2/2 (100.0%) ⚪ 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. 功能/痛點尋求型情境 drop at step1 (-80.0pp)
  3. 潛在客戶搜集 drop at step1 (-60.0pp)
  4. 知識與產品查詢 drop at step3 (-50.0pp)

Audit

Reproduce combined report: bin/rails runner "puts Eval::EvaluationReport.call(run: EvalRun.find(96))" Or fetch each item separately:

  • bin/rails runner "puts Eval::KbAccuracyReport.call(run: EvalRun.find(96))"
  • bin/rails runner "puts Eval::ScenarioFunnelReport.call(run: EvalRun.find(96))"

Per-Scenario × Per-Dim — Run #96

Suite: CYBERBIZ:AI 數位增長顧問 (bulk R1) · scenarios: 4 · dims: 5 · populated cells: 18/20

Scenario Scenario Tool Retrieval Faith AnsQ
early_return 0.0% [0.0–0.0] (n=8) 0.0% (n=1) 85.7% [57.1–100.0] (n=7) 100.0% [100.0–100.0] (n=6) 80.8% [60.0–97.5] (n=8)
功能/痛點尋求型情境 60.0% [20.0–100.0] (n=5) 75.0% [25.0–100.0] (n=4) 100.0% [100.0–100.0] (n=5) 90.7% [88.0–94.0] (n=5)
潛在客戶搜集 100.0% [100.0–100.0] (n=5) 0.0% [0.0–0.0] (n=4) 0.0% [0.0–0.0] (n=5) 77.3% [70.7–84.7] (n=5)
知識與產品查詢 100.0% [100.0–100.0] (n=12) 100.0% [100.0–100.0] (n=12) 95.8% [87.5–100.0] (n=12) 88.9% [72.2–100.0] (n=12) 85.3% [72.2–95.8] (n=12)

Worst-3 cells (lowest primary score)

  1. early_return × Scenario · 0.0% (n=8) · lowest sub_metric: scenario_precision
  2. early_return × Tool · 0.0% (n=1) · lowest sub_metric: tools_recall
  3. 潛在客戶搜集 × Faith · 0.0% (n=5) · lowest sub_metric: rule_compliance