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。
Essa resposta foi extraída do artigoReSearch: um modelo Qwen2.5-7B para raciocínio de pesquisa aprimorado (experimental)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " FlashRAG 评估环境能够快速验证模型在复杂问答任务中的表现
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