据 @DeepLearningAI 称，面向生产的 RAG 系统需要在组件级与系统级实现可观测性，以同时监控系统性能与输出质量。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 据 @DeepLearningAI 称，核心评测覆盖包括延迟与吞吐量监控，以及通过人工反馈或 LLM 评审进行响应质量评估。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 据 @DeepLearningAI 称，该课程讲解如何在选择评测指标时权衡成本、自动化与准确度，从而构建有效的 RAG 评估体系。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199 与课程页 https://hubs.la/Q03_lM8f0 这些评估实践对部署 AI 代理与 RAG 研究工具的加密交易团队具有直接参考意义，其中延迟、吞吐量与响应质量指标可作为生产流程的可靠性基线与成本控制信号。来源：DeepLearning.AI 在 X 2026-01-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/2013325617689719199

据 DeepLearning.AI 称，其检索增强生成课程强调：要构建可靠的 RAG 系统，必须依赖可观测性平台，对管道各步骤的提示进行追踪，并提供日志记录与评估能力。来源：DeepLearning.AI，2025年8月16日。 对交易者而言，这是教育性更新而非产品或合作发布，帖子未提供代币信息、财务数据或价格指引。来源：DeepLearning.AI，2025年8月16日。