ReSearch 集成 FlashRAG 作为标准评估平台,该环境针对复杂问答任务进行了专项优化。其技术架构包含以下核心组件:
- 检索增强模块:预置 Wikipedia 全文索引和 FAISS 检索模型,支持毫秒级知识检索
- 评估指标体系:除传统准确率外,额外测量推理步骤合理性和证据引用质量
- 多数据集适配器:统一处理 HotpotQA、Bamboogle、StrategyQA 等不同格式的测试数据
在典型实验流程中,研究人员可通过修改 eval_config.yaml 配置文件,快速切换不同测试场景。评估系统会输出三类关键结果:
- 原始答案与标准答案的语义相似度(BERTScore 指标)
- 检索结果与问题需求的相关度(nDCG@10 指标)
- 推理链条的可解释性分数(人工标注评估)
该环境通过 SGLang 实现高效服务部署,单卡 GPU 可支持 100+ QPS 的压测吞吐。
本答案来源于文章《ReSearch:强化搜索推理能力的 Qwen2.5-7B 模型(实验)》