今天写第二篇，来看一个工作，RAG系统可视化分析工具，这个是有意义的，用于选型的debug，有些用处，因此，看一个系统性的开源工作。

实际上，放到这个LLM的可观测性上，目前有一些开源工具，例如langfuse，地址在https://github.com/langfuse/langfuse。

技术总是有趣的，从基本问题出发，多总结，多归纳，**多从底层实现分析逻辑，**会有收获。

一、RAG系统可视化分析工具RAGExplorer

先看一个工作，RAGExplorer，RAG系统比较诊断设计的可视化分析系统，通过组件配置视图、性能概览视图、故障归因视图和实例诊断视图四个视图做分析，用于帮助用户探索和对比不同的 RAG 配置、模型及参数，为 RAG 系统的评估与优化提供直观支持，属于面向研究场景的工具。《RAGExplorer: A Visual Analytics System for the Comparative Diagnosis of RAG Systems》，https://arxiv.org/pdf/2601.12991，https://github.com/Thymezzz/RAGExplorer

1、看设计思路

设计思路如下图所示：通过四个主要阶段帮助用户优化RAG流水线。用户（A）定义配置空间后，系统会基于（E）检索指标（召回率Recall、平均倒数排名MRR、平均精度均值MAP）或准确率（Accuracy）生成（B）性能总览。基于该总览，用户可（C）选择两个配置进行对比，系统会通过（F）自动化算法对这两个配置的故障点进行分层归因分析。借此，用户能够（D）分析上下文相似度分布，还可（G）修改上下文以重新生成答案，验证特定实例的影响。

2、看主要功能

主要功能如下如图所示：

其中，重要的还是数据上的支持，支持上传和管理自定义问题数据集（需包含 query、answer、evidence_list 字段）与语料库数据集（需包含 body 字段，可选 title、url 字段），并提供示例数据集参考。

组件配置视图（A）：用于定义实验空间，支持用户为每个RAG组件选择配置选项，比如可自定义嵌入模型、大模型、分块策略、重排模型等核心 RAG 组件参数。

性能总览视图（B）：通过矩阵和条形图展示所有配置的排名性能，助力识别最优配置及各组件选择的平均影响，提供矩阵、协调条形图、桑基图、双轨视图等多种可视化形式。指标侧也有**准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、平均倒数排名（MRR）、平均精度均值（MAP）**等核心评估指标。

故障归因视图（C）：利用桑基图可视化两个RAG配置间的问题故障流向，明确设计变更对故障点的作用。

实例诊断视图（D）：采用三面板布局，支持选择问题、对比上下文、验证假设及查看完整文本细节。

二、RAG系统可视化分析工具RAGExplorer、几个例子

来看几个实际的例子，看看一些设计想法，如下：

1、参数分析

文中论述如何使用该工具分析chunk-overlap的设置问题，如下：

（A–B）在准确率（Accuracy）和平均倒数排名（MRR）的性能总览中，所有重叠度设置（0、100、200）的表现均一致，这表明重叠度与此无关。

（C–D）在故障归因视图（FailureAttributionView）的指引下，专家发现重叠度=100和200的表现相近，但重叠度=0呈现出明显不同的故障模式——FP2（遗漏top-k排名文档）更少，但FP3（不在上下文中）更多。

（E）对案例Q.348的实例诊断对比（InstanceDiagnosisComparison）揭示了背后原因：重叠度=0时，虽有更多证据被纳入重排范围，但并未进入top-k排名，进而为后续优化指明方向：添加重排模型（reranker）。

2、分层故障归因

用于系统诊断RAG系统的失效原因。其核心逻辑是：先筛选正确答案，对错误答案按“从上游到下游、从明确到模糊”的顺序逐步检查，最终为每个错误答案分配唯一的主故障点（FP），分层检查顺序按“基础合规性→检索阶段→生成阶段”逐步推进，前一阶段未捕获的故障，自动进入下一阶段分析，确保故障点归属唯一且准确。

其核心目的还是说，通过标准化、自动化的分层检查，定位RAG系统失效的关键环节（是不可回答问题处理不当、检索漏证、生成推理错误，还是格式违规），为后续优化提供明确方向（如FP2需优化重排模型，FP4需优化生成器的证据识别能力）。

其中，可以重点看下的是这个检查逻辑这些FP都是啥？

3、原文高亮

如下所示，这是很常规的定位功能，用于可解释性。

问题ID.9及其检索到的336号文本块与7949号文本块。无关文本以灰色显示，支持句以蓝色下划线标注，证据以橙色高亮显示。若文本段落存在重叠，这些样式可叠加呈现。

4、整体性能对比

这个就是各种配置问题的比对，做实验嘛，比对出结论：

如上图所示：“最强配置”（配置A：80亿参数嵌入模型+80亿参数重排模型+分块大小=2000）的准确率为55%，而“经济型配置”（配置B：0.6亿参数嵌入模型+0.6亿参数重排模型+分块大小=2000）的准确率达59%。

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