Как проверить детерминированный порядок RAG-выдачи при одинаковом score

Шаблон входа для переноса примера на свою коллекцию: для каждого вопроса заведите поля id, question, expected_doc_ids, retrieved_doc_ids и, где требуется, index_version. Согласуйте с предметным владельцем, что именно считается релевантным, доступным и актуальным источником. Это рабочая схема сбора данных, а не универсальный формат API. В таблице ревью отдельно отметьте спорные случаи, которые нельзя разрешить одной лишь строковой операцией.

Пошаговая проверка

1. Создайте файл scripts/check_retrieval.py; скопируйте Python-шаблон целиком. Использованные названия библиотечных функций сверены с официальными страницами в конце статьи.
2. Запустите python scripts/check_retrieval.py локально. Сопоставьте консольный вывод с ожидаемым результатом в описании входа; демонстрация обязана проходить без внешнего API и ключей.
3. Зафиксируйте в контракте, что score сравним только внутри одного режима поиска; гибридные и векторные оценки из разных механизмов без нормализации смешивать нельзя. Скопируйте код, запустите два assert на прямом и обратном входе. Затем добавьте пробный документ с NaN и убедитесь, что тест отклоняет его. Применяйте sort до выбора top-k и сохраните выбранный порядок рядом с ID версии индекса. Если идентификаторы меняются при каждой индексации, выберите устойчивый бизнес-ключ для tie-break.
4. Для регрессии положите тот же файл в репозиторий и добавьте workflow из второго блока в .github/workflows/rag-retrieval.yml. Проверка запускается на pull_request с разрешением contents: read; не передавайте в неё настоящие секреты и закрытые документы.
5. Откройте job retrieval-check в Actions на конкретном коммите. Сравните исходные ID и обнаруженные нарушения с локальным прогоном. При расхождении проверьте версию фикстур и скрипта, а не меняйте эталон до выяснения причины.

# scripts/check_retrieval.py
from math import isfinite
def order_results(rows):
    if len({row["id"] for row in rows}) != len(rows):
        raise ValueError("duplicate document ID")
    for row in rows:
        if not isinstance(row["score"], (int,float)) or not isfinite(row["score"]):
            raise ValueError("non-finite retrieval score")
    return [r["id"] for r in sorted(rows,
            key=lambda r: (-r["score"],r["id"]))]
rows = [{"id":"D-2","score":0.8}, {"id":"D-3","score":0.3},
        {"id":"D-1","score":0.8}]
assert order_results(rows) == order_results(list(reversed(rows)))
assert order_results(rows) == ["D-1","D-2","D-3"]
print("Stable order:", order_results(rows))

name: RAG retrieval contract
on:
  pull_request:
permissions:
  contents: read
jobs:
  retrieval-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v7
      - uses: actions/setup-python@v7
        with:
          python-version: '3.13'
      - run: python scripts/check_retrieval.py

Реалистичный пример результата

Вход: D-2 и D-1 имеют score 0.8, D-3 score 0.3. Независимо от порядка получения результатов ожидается D-1,D-2,D-3. После запуска ожидается исход, явно проверяемый инструкциями assert в коде. Не публикуйте вымышленное значение как измеренную характеристику вашей поисковой системы. Для рабочего отчёта приложите версию индекса, выбранные фильтры, размер размеченного набора, дату фиксации эталона и список ID провалившихся случаев. По каждому ID откройте первичный документ, прежде чем менять конфигурацию ранжирования: неправильно размеченный источник может выглядеть как технический дефект.

Типовые ошибки и ограничения

Равный score может возникать из-за округления, которое само требует отдельной политики; здесь сравниваются предоставленные числа без округления. Детерминированность порядка не доказывает релевантности документов. В разных поисковых сервисах смысл score отличается; мы проверяем только локальный контракт сортировки. При расширении теста сначала добавьте отрицательный случай: намеренно испортите один элемент фикстуры и убедитесь, что проверка обнаружила его. Затем верните исходный набор и проверьте положительный случай. Это важнее зелёного CI на данных, где ошибка случайно отсутствует. Не логируйте полный ответ модели, содержимое закрытых документов или персональные сведения только ради диагностики.

Отдельно разделяйте ошибку данных, ошибку ранжирования и ошибку генерации. Если тест выполняется на другом индексе или другой редакции источника, результат нельзя напрямую сравнить с предыдущим. Снимок исходной выдачи, код и эталон должны относиться к одному запросу и одной версии доступных документов. Указанный демонстрационный результат не устанавливает порог качества для бизнеса; порог согласуют по отдельному размеченному набору и цене ошибки.

Чек-лист финальной проверки

• Задача теста и применимость понятны владельцу корпуса.
• Входные ID и эталон не взяты из ответа оцениваемой модели.
• Демо запускается локально и даёт ожидаемый результат.
• Преднамеренно неверный вход обнаруживается проверкой.
• Зафиксированы версия индекса, редакция документов и условия доступа.
• В логах CI нет приватных документов и секретов.
• Разделены ошибка поиска, ошибка эталона и ошибка генерации.
• После исправления проверены соседние пограничные случаи.