（项目）20251113大数据项目实施1——测试 FastGPT 中 RAG 查询的准确率
（项目）20251113大数据项目实施1——测试 FastGPT 中 RAG 查询的准确率
zhangzhang一、测试 FastGPT 中 RAG 查询的准确率，重点验证复杂场景表现
具体要做的事：
- 先测试单表查询的准确率，看简单问题能否正确响应；
- 再测试多表关联查询、数据统计计算这类复杂场景，验证是否能得出正确结果；
- 根据测试结果判断：如果复杂查询准确率达标，就不用调整现有配置；若不达标，再考虑优化。
实践过程1
我选择的单表查询对象是：哈萨克斯坦2025年3月出口贸易数据
2025.3.csv导入知识库
- 创建工作流
- 运行测试
一、基础信息查询类（验证字段理解能力）
测试目标：验证 RAG 能否正确识别字段含义并返回基础数据信息
| 测试编号 | 测试问题 | 预期正确结果 | 结果验证依据 |
|---|---|---|---|
| 1.1 | 数据中的贸易伙伴国家是哪个？ | 哈萨克斯坦 | 贸易伙伴名称字段唯一值 |
二、条件筛选查询类（验证多条件组合能力）
测试目标：验证 RAG 能否处理多条件组合筛选，准确定位目标数据
| 测试编号 | 测试问题 | 预期正确结果 | 结果验证依据 |
|---|---|---|---|
| 2.1 | 人民币金额大于 100 万元的边境小额贸易记录有哪些（列出前 3 条的商品名称和金额）？ | 筛选 “贸易方式名称 = 边境小额贸易” 且 “人民币 > 1000000” 的记录，按金额降序排列后取前 3 条，展示商品名称和对应人民币金额 | 数值条件 + 文本条件组合筛选 + 排序 |
| 2.2 | 新疆维吾尔自治区出口的 “冻罗非鱼鱼片” 相关记录有多少条？ | 筛选 “注册地名称 = 新疆维吾尔自治区” 且 “商品名称 = 冻罗非鱼鱼片” 的记录，统计记录数量 | 地区 + 商品名称精确匹配筛选 |
三、数值统计计算类（验证数学计算能力）
测试目标：验证 RAG 能否正确执行求和、平均值、最大值等数值计算
| 测试编号 | 测试问题 | 预期正确结果 | 结果验证依据 |
|---|---|---|---|
| 3.1 | 所有贸易记录的人民币总金额是多少？ | 11,481,632,005 元（约 114.82 亿元） | 人民币字段求和计算 |
四、排序与排名查询类（验证排序分析能力）
测试目标：验证 RAG 能否正确执行排序操作并返回排名结果
| 测试编号 | 测试问题 | 预期正确结果 | 结果验证依据 |
|---|---|---|---|
| 4.1 | 人民币金额排名前 3 的商品名称分别是什么？ | 找出人民币字段最大值对应的 3 条记录，提取对应的商品名称（需注意可能存在金额相同的并列情况） | 金额降序排序 + 商品名称提取 |
五、特殊场景查询类（验证异常值与细节处理能力）
测试目标：验证 RAG 能否处理特殊值、异常数据和细节信息
| 测试编号 | 测试问题 | 预期正确结果 | 结果验证依据 |
|---|---|---|---|
| 5.1 | 第二计量单位为 “?” 的记录占总记录的比例是多少？ | 统计 “第二计量单位 =?” 的记录数量，除以总记录数（10000），计算百分比 | 特殊符号值统计 + 比例计算 |
| 5.2 | 来料加工贸易方式下，第一计量单位为 “千克” 的记录有多少条？ | 筛选 “贸易方式名称 = 来料加工贸易” 且 “第一计量单位 = 千克” 的记录，统计数量 | 多条件精确匹配（包含小众贸易方式） |
总结1
测试单表查询的准确率几乎为0\
