部署检索增强生成（RAG）系统后，工作重点转向如何在实际运行环境中保持其性能和可靠性。仅仅上线是不够的；需要持续进行评估和管理，以保证系统长期有效。本章将详细介绍RAG系统在生产环境中运行时进行全面评估和严谨监控的方法与实用技巧。

您将学习如何实施全面的评估框架，包括RAGAS和ARES等成熟工具，并开发自定义指标。我们将讨论离线与在线评估策略的区别和应用，以及如何构建自动化流程进行持续评估。本章还涉及重要方面，例如监控检索组件中的数据和概念漂移，跟踪大型语言模型（LLM）的性能下降，以及整合用户反馈以实现持续改进。此外，您还将学习使用A/B测试来优化配置，并学习构建系统健康仪表板，以便清晰了解RAG系统的运行状态和主要性能指标。