mcpField
G
graphrag-evaluation

graphrag-evaluation

github.com/lyndonkl测试与质量18777 次安装9 周前更新
代码仓库

关于 graphrag-evaluation

用于从知识图谱质量、检索、答案正确性、幻觉和推理深度等方面评估 GraphRAG 系统的技能。它帮助团队选择指标、设计测试集、比较基线并生成评估报告。

主要功能

  1. 01确定评估范围
  2. 02按系统目标选择指标
  3. 03设计多类型测试问题
  4. 04评估推理与幻觉
  5. 05比较基线系统
  6. 06生成评估报告

适用场景

  1. 01评估 GraphRAG 流水线或组件
  2. 02测量知识图谱依据与无依据陈述
  3. 03测试多跳和时间推理
  4. 04将图检索与基线系统比较

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/lyndonkl/claude --skill graphrag-evaluation

安装后在 Claude Code 中输入/graphrag-evaluation确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

resources/
methodology.md
reasoning-patterns.md
resources/evaluators/
rubric_evaluation.json

详细介绍

目录

GraphRAG 评估

工作流

复制此检查清单,并逐项完成:

  • 步骤 1. 确定评估范围
  • 步骤 2. 选择指标
  • 步骤 3. 设计测试方案
  • 步骤 4. 测试推理能力
  • 步骤 5. 测量幻觉率
  • 步骤 6. 与基线进行比较
  • 步骤 7. 生成评估报告
步骤 1. 确定评估范围

明确需要评估 GraphRAG 系统的哪些方面,以及评估原因。确定要评估的是完整流程,还是特定组件(知识图谱构建、检索、生成)。明确使用场景:领域、查询复杂度、预期推理深度。

完整的评估维度框架请参阅 methodology.md。

步骤 2. 选择指标

选择适合评估范围的指标。并非每次评估都需要使用所有指标。根据系统的成熟度以及需要解答的问题选择指标。

详细的指标定义请参阅下方的指标选择指南和 methodology.md。

步骤 3. 设计测试方案

构建覆盖各个评估维度的测试集。纳入单跳事实查询、多跳推理查询、约束满足查询、时间推理查询、比较查询和否定查询(系统不应回答的问题)。

基线比较方法和统计显著性检验请参阅 methodology.md。

步骤 4. 测试推理能力

评估系统处理多步推理的能力。验证每个推理步骤是否有检索到的知识图谱证据作为依据。检查是否存在错误传播,即错误的中间步骤导致错误结论。

链验证、模式匹配、假设验证和因果推理评估请参阅 reasoning-patterns.md。

步骤 5. 测量幻觉率

量化内部幻觉(与检索到的证据相矛盾)和外部幻觉(检索到的任何来源都不支持相关论断)。测量知识图谱依据率:生成的论断中,有多少百分比可以追溯到知识图谱中的实体和关系。

幻觉检测方法和比较方案请参阅 methodology.md。

步骤 6. 与基线进行比较

使用相同的测试集测试基线系统:纯向量 RAG、仅使用大模型(不进行检索)以及其他图配置。通过受控消融研究分离各组件的贡献。

基线比较和消融研究设计请参阅 methodology.md。

步骤 7. 生成评估报告

将结果整理到下方的结构化输出模板中。包括指标值、基线比较、发现的弱点和按优先级排序的建议。

评分标准请参阅 rubric_evaluation.json(最低及格分:3.0)。

评估维度

维度衡量内容关键指标优先级
知识图谱质量知识图谱的完整性和准确性实体覆盖率、关系完整性、架构一致性高
检索质量基于图谱的检索效果上下文召回率(C-Rec)、上下文精确率、多跳覆盖率高
答案正确性生成答案的准确性和完整性事实准确性、答案完整性、引用准确性关键
幻觉率无依据或相互矛盾的断言出现频率内在幻觉率、外在幻觉率、知识图谱依据率关键
推理深度正确执行多步推理的能力多跳准确率、逐步验证得分、错误传播率中高

指标选择指南

根据评估目标选择指标:

快速健康检查(工作量最少):

  • 在精心整理的测试集(20-50 个问题)上评估答案正确性
  • 知识图谱依据率(抽样检查 20 条回答)
  • 与单一基线进行比较(纯向量 RAG)

标准评估(推荐):

  • 使用标准化测试集评估全部五个维度
  • 上下文召回率和上下文精确率
  • 多跳推理测试
  • 幻觉率测量
  • 与两个或更多基线进行比较

全面基准测试(生产就绪):

  • 覆盖所有维度的完整指标套件
  • 使用置信区间进行统计显著性检验
  • 受控消融研究
  • 面向过程的推理评估(逐步正确性)
  • 可复现的自动化评估流水线

输出模板

# GraphRAG Evaluation Report

## 1. System Under Evaluation
- System name and version:
- Domain:
- KG size (entities/relations):
- Evaluation date:

## 2. Evaluation Scope
- Dimensions evaluated:
- Test set size and composition:
- Baseline systems:

## 3. KG Quality Results
- Entity coverage: ____%
- Relation completeness: ____%
- Schema consistency score: ____
- Notable gaps:

## 4. Retrieval Quality Results
- Context recall (C-Rec): ____
- Context precision: ____
- Multi-hop coverage: ____%
- Latency (p50/p95/p99): ____

## 5. Answer Correctness Results
- Factual accuracy: ____%
- Answer completeness: ____%
- Citation accuracy: ____%

## 6. Hallucination Analysis
- Intrinsic hallucination rate: ____%
- Extrinsic hallucination rate: ____%
- KG grounding rate: ____%
- Comparison with/without graph augmentation:

## 7. Reasoning Depth Results
- Single-hop accuracy: ____%
- Multi-hop accuracy: ____%
- Stepwise reasoning correctness: ____%
- Error propagation incidents: ____

## 8. Baseline Comparison
| Metric | GraphRAG | Pure Vector RAG | LLM Only |
|--------|----------|-----------------|----------|
| Answer correctness | | | |
| Hallucination rate | | | |
| Multi-hop accuracy | | | |

## 9. Statistical Significance
- Test used:
- Confidence level:
- Significant improvements:
- Non-significant differences:

## 10. Identified Weaknesses
1.
2.
3.

## 11. Recommendations
| Priority | Recommendation | Expected Impact | Effort |
|----------|---------------|-----------------|--------|
| | | | |

## 12. Rubric Score
- Metric Coverage: __ / 5
- Measurement Rigor: __ / 5
- Baseline Comparison: __ / 5
- Reasoning Depth: __ / 5
- Actionable Recommendations: __ / 5
- **Weighted Total: __ / 5.0** (minimum passing: 3.0)

评论

支持 Markdown