当你的智能体给出错误答案时，有多少次实际上是检索出了问题？

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摘要

一位从业者分享了自己搭建的排名网站上各款 AI 智能体检索/RAG 工具的评分，指出 LlamaIndex 以 7.0 分领先，而 Pinecone 和 Ragas 在版本更新及时性方面落后，并询问生产团队使用的检索技术栈及评估实践。

我一直在为一个业余项目给 AI 智能体工具打分，而技术栈中的记忆/RAG 部分总是格外引人关注。我看到的很多“模型太笨了”的抱怨，最后发现其实是智能体检索到了错误的文档、过时的文档，或者根本没检索到任何内容。以下是我目前跟踪的检索工具评分（满分 10 分，按开发者适用性、成熟度、版本更新及时性和性价比加权）：LlamaIndex：7.0，最擅长 RAG 流水线和文档智能体 Pinecone：5.9，开发者适用性和成熟度得分不错，但我的数据中没有近期版本发布记录，因此拉低了评分 Ragas（用于评估，而非存储）：5.2，免费，但最近一次追踪到的版本发布是在一月 坦诚说明：这个排名网站是我做的，可以免费浏览（感兴趣的话，我的个人资料里有链接）。想请教在生产环境中运行智能体的朋友：1. 你们目前使用什么检索技术栈？2. 你们会将检索与最终回答分开评估吗？用什么工具评估？3. 有哪些不在这个列表上、但我应该跟踪的工具？
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