Mức độ liên quan của câu trả lời là chỉ số đánh giá RAG để đo lường mức độ chính xác của các câu trả lời do LLM tạo ra tương ứng với mục đích và bối cảnh của câu hỏi đầu vào.
Mức độ phù hợp của câu trả lời được coi là một trong những chỉ số được sử dụng trong đánh giá chất lượng của các ứng dụng RAG và LLM. Độ tương tự cosine dựa trên nhúng và phương pháp LLM-as-a-thẩm phán, sử dụng một LLM khác để chấm điểm câu trả lời, được sử dụng rộng rãi để chấm điểm mức độ phù hợp về mặt ngữ nghĩa của câu trả lời được tạo với mục đích của câu hỏi ban đầu. Một cạm bẫy phổ biến trong hoạt động thực tế vào năm 2026 là ngay cả những câu trả lời có lỗi thực tế cũng sẽ nhận được điểm liên quan cao nếu cách diễn đạt giống với văn bản câu hỏi và trừ khi nó được kết hợp với các trục đánh giá khác như độ trung thực, thì rất dễ đánh giá sai độ chính xác thực tế. Về mặt chi phí, việc sử dụng mô hình hiệu suất cao làm giám khảo LLM mỗi khi thực hiện đánh giá sẽ làm tăng chi phí vận hành, do đó, các đánh giá thay thế sử dụng mô hình nhúng nhẹ và hoạt động kiểm tra hồi quy với tần suất lấy mẫu hạn chế thường được chọn tại hiện trường.