RAG评估指标：Faithfulness与Answer Relevance
通过忠实度与答案相关性指标评估 RAG 系统质量，结合上下文覆盖与召回构建可运行的评测体系。
评估
前端可访问性与可用性评估（ARIA、聚焦管理与验证）
使用ARIA语义与焦点管理实现键盘可达与读屏友好，结合评估工具与实测指标进行验证，提升交互可用性与一致性。
AI 安全与评估体系（2025）
AI 安全与评估体系（2025）AI 系统的安全与质量需要制度化治理。本文从指标、攻防与审计三个方面展开。一、评估指标准确性与一致性：针对任务定义标注集与评分标准。幻觉控制：回答需可追溯来源；无法回答时明确退路。鲁棒性：对对抗样本与异常输入进行压力评估。二、数据泄露与防护最小权限：隔离敏感数据，严格
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）评估数据集决定了评估的可信度，需要规范采样与标注与质量流程。一、采样与覆盖采样：覆盖主流与长尾场景，控制偏差。分层：按类别与难度分层，提升代表性。二、标注与质检标注规范：统一标签与说明，降低歧义。质检：双人标注与仲裁，提升质量与一致性。三、评估与闭环指标：准
Feature Flags 服务架构（评估、分群、回滚与审计）
构建可扩展的 Feature Flags 服务，支持规则评估、用户分群、快速回滚与审计治理，并提供验证方法。
