据 @DeepLearningAI 称，面向生产的 RAG 系统需要在组件级与系统级实现可观测性，以同时监控系统性能与输出质量。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 据 @DeepLearningAI 称，核心评测覆盖包括延迟与吞吐量监控，以及通过人工反馈或 LLM 评审进行响应质量评估。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 据 @DeepLearningAI 称，该课程讲解如何在选择评测指标时权衡成本、自动化与准确度，从而构建有效的 RAG 评估体系。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 与课程页 https://hubs.la/Q03_lM8f0 这些评估实践对部署 AI 代理与 RAG 研究工具的加密交易团队具有直接参考意义，其中延迟、吞吐量与响应质量指标可作为生产流程的可靠性基线与成本控制信号。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199

根据 @AndrewYNg 的说法，加速AI智能体迭代的最大预测因子是建立严格的评测与错误分析流程，而不是事后修补或追逐噱头工具，这能让生产系统实现更快且可量化的改进，来源：Andrew Ng 在X，2025年10月16日。他指出，相比监督学习，生成式AI的输出空间与失误模式更丰富，因此需要比传统准确率、精确率、召回率、F1、ROC等更迭代、更定制化的评测，来源：Andrew Ng 在X，2025年10月16日。针对企业用例如发票自动化，他建议先快速做原型并人工检查结果，再针对到期日、金额、地址、币种、API调用正确性等高风险维度构建客观或“LLM评审”的指标，来源：Andrew Ng 在X，2025年10月16日。他提倡先建立评测以量化性能，再做错误分析以聚焦研发优先级，更多细节见 deeplearning.ai 的Agentic AI课程模块4与The Batch第323期，来源：deeplearning.ai（Agentic AI模块4；The Batch第323期，https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-323/）。