AI聊天机器人专家面板评估工作流 - n8n工作流实现正确性评估
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这个n8n模板演示了如何计算评估指标”正确性”，该指标用于比较和分类AI代理的响应与一组基准事实。

## 工作原理

这个评估最适合用于允许AI代理响应更加详细和对话式的场景。在我们的评分方法中，我们将AI代理的响应分为3个类别：

– **真阳性(TP)**：在答案和基准事实中都存在的陈述
– **假阳性(FP)**：在答案中存在但基准事实不支持的陈述
– **假阴性(FN)**：在基准事实中存在但答案中缺失的陈述

我们还计算AI代理响应与所有基准事实之间的平均相似度分数。分类结果和相似度分数随后进行平均计算，得出最终分数。

高分数表示AI代理准确，而低分数可能表明AI代理的训练数据不正确或提供的答案不够全面。

## 技术实现

该工作流集成了多个n8n节点：

– **AI代理节点**：处理用户输入并生成响应
– **正确性分类器**：使用OpenAI模型对响应进行分类
– **嵌入计算**：通过OpenAI API计算文本嵌入向量
– **相似度评分**：计算余弦相似度
– **F1分数计算**：基于TP、FP、FN计算F1分数
– **最终评分**：结合F1分数和相似度分数得出综合评分

## 数据源

工作流从Google Sheets获取测试数据集，包含问题、AI代理响应和基准事实。评分方法基于开源评估项目RAGAS，确保评估的科学性和可靠性。

## 应用场景

– AI聊天机器人性能评估
– 训练数据质量验证
– 对话系统准确性测试
– 知识库问答系统优化

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