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GitHub · 去对齐工具与仓库·· 9 小时前AI 评分27

DSC 180A 项目对比 RAG 与纯 LLM 基线在车辆安全召回数据上的表现

aaj013-creator/dsc180a-llm-wiki-vs-rag

来源与原文

GitHub · 去对齐工具与仓库

发布时间:(北京时间)

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https://github.com/aaj013-creator/dsc180a-llm-wiki-vs-rag

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AI 导读

DSC 180A 季度项目对比了纯 LLM 基线与朴素 RAG 在回答 NHTSA 车辆安全召回问题上的表现,评估涵盖单条记录查询与跨记录综合两类任务。评分指标包括答案正确性(由 LLM judge 打分并人工抽查)、答案是否引用正确的召回记录、不可回答问题上的弃答表现以及每题消耗的 token 成本。数据取自 NHTSA 公开 API,覆盖 2010 至 2025 车型年,项目目前处于数据收集、评测问题集与基线搭建阶段。

来源:GitHub · 去对齐工具与仓库 · github.com

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