llama-index RelevancyEvaluator误判所有源节点通过，求解决方案

针对你遇到的RelevancyEvaluator所有源节点都返回result.passing=True的问题，结合你使用的amazon/MistralLite和sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2，给你以下具体解决建议：

• 调高相似度阈值
  all-MiniLM-L6-v2生成的嵌入相似度得分普遍偏高（通常在0.7以上），而RelevancyEvaluator默认的similarity_threshold可能低至0.5，导致大部分节点都能通过。显式设置更高的阈值，比如0.75或0.8：

  from llama_index.core.evaluation import RelevancyEvaluator
  
  evaluator = RelevancyEvaluator(
      llm=your_mistral_llm,
      similarity_threshold=0.75,
      embed_model=your_miniLM_embed_model
  )
  

• 启用混合/LLM优先评估模式
  仅依赖嵌入相似度的评估容易出现偏差，建议切换到混合模式（嵌入+LLM推理）或纯LLM推理模式，让MistralLite直接判断内容相关性：

  from llama_index.core.evaluation import RelevancyEvaluator, RelevancyEvaluatorMode
  
  # 混合模式
  evaluator = RelevancyEvaluator(
      llm=your_mistral_llm,
      mode=RelevancyEvaluatorMode.HYBRID,
      similarity_threshold=0.7
  )
  
  # 纯LLM推理模式
  evaluator = RelevancyEvaluator(
      llm=your_mistral_llm,
      mode=RelevancyEvaluatorMode.LLM
  )
  

• 自定义适配MistralLite的评估Prompt
  默认评估Prompt可能不符合MistralLite的指令习惯，导致模型输出模糊。自定义明确的Prompt，强制模型输出严格的判断结果：

  from llama_index.core.prompts import PromptTemplate
  
  custom_eval_prompt = PromptTemplate(
      "Query: {query}\n"
      "Source Content: {context}\n"
      "Task: Check if the source content has direct, useful information to answer the query. "
      "You must respond with ONLY 'Yes' or 'No'."
  )
  
  evaluator = RelevancyEvaluator(
      llm=your_mistral_llm,
      eval_prompt=custom_eval_prompt
  )
  

• 验证源节点内容完整性
  先打印几个source_nodes的text字段，确认内容是完整的知识库片段，而非截断、乱码或无关的元数据——如果源节点内容本身有问题，评估结果自然不准确。

• 排查LLM的调用配置
  确保MistralLite的调用参数（如temperature）设置合理，建议把temperature设为0，避免模型输出随机性导致误判：

  from llama_index.llms.bedrock import Bedrock
  
  llm = Bedrock(
      model="amazon/MistralLite",
      temperature=0.0,
      max_tokens=256
  )
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cristi