benchmark/ 包提供并发推理测评，调用 Python API（不走 HTTP）。它是为 v0.1 legacy 栈 写的，现在仍能用；面向 v0.2 / v0.3 新 datamind.agent.AgentLoop 的等价 runner 会在后续 Phase 加上。

提示

v0.2 / v0.3 的端到端功能验证由 hello_<cap>.py 冒烟脚本和 pytest datamind/tests/（133 个测试，不依赖网络）覆盖。benchmark/ 用来大规模跑吞吐 / 准确率。

特性

• 并发度可配置（asyncio semaphore）
• 每请求独立 session（记忆互不污染）
• 实时进度条
• 延迟统计（Avg / P50 / P90 / P95 / Max）
• 吞吐（QPS）
• 可选 reference_answer 透传，配合 evaluate 计准确率

问题集格式

JSONL，一行一个 JSON：

{"question": "什么是 RAG？"}
{"question": "X 是哪一年出生的？", "reference_answer": "1982", "question_id": "q_001"}

字段	类型	必需	说明
question	string	是	发给 Agent 的问题
reference_answer	string	否	标准答案（evaluate 时用）
question_id	string	否	追踪 id

用法

# 基础（5 并发）
python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl

# 指定并发
python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl --concurrency 50

# 指定输出文件
python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl --output results.json

# 切换 profile（用 v0.1 配置变量 LLM_MODEL / RETRIEVER_MODE / …）
DATA_PROFILE=2wiki python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl

通过环境变量切配置（legacy）

RETRIEVER_MODE=multi_query python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl
LLM_MODEL=gpt-4o python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl
SIMILARITY_TOP_K=5 python -m benchmark.run --questions data/bench/2wiki.jsonl

输出

终端

[INFO] Loaded 1000 questions (360 with reference answers), concurrency: 50

  Running 1000 queries (concurrency=50) ...
  [████████████████████████████████████████] 1000/1000 (100.0%)

==================================================
  Benchmark Results
==================================================
  Total queries:  1000
  Concurrency:    50
  Errors:         0
  Wall time:      168.090s
--------------------------------------------------
  Avg latency:    8.095s
  P50 latency:    7.036s
  P95 latency:    15.612s
  Throughput:     5.95 QPS
==================================================

JSON 记录

{
  "index": 0,
  "question": "Where does X's wife work at?",
  "answer": "According to the information...",
  "error": null,
  "latency_s": 5.632,
  "reference_answer": "Sunday Times",
  "question_id": "9d054e98..."
}

公开 RAG 数据集

推荐 A-RAG Benchmark：

数据集	Chunks	Questions	说明
2wikimultihop	658	1,000	多跳推理
hotpotqa	1,311	1,000	多跳推理
musique	1,354	1,000	2-4 跳推理
medical	225	2,062	医疗领域
novel	1,117	2,010	长篇文学

看 数据格式 把它们转成 DataMind 用的 chunks/*.jsonl。

参考结果

2WikiMultiHop，658 chunks，gpt-4o（v0.1 stack）：

并发	题数	错误	墙钟	Avg	P50	P95	吞吐
3	20	0	56.1s	6.32s	4.75s	32.99s	0.36 QPS
30	20	0	16.1s	7.33s	7.28s	16.12s	1.24 QPS
50	1000	0	168.1s	8.10s	7.04s	15.61s	5.95 QPS

准确率（参考答案被包含在生成答案里）：36.0%。2WikiMultiHop 是多跳，可以 RETRIEVER_MODE=multi_query 或加大 SIMILARITY_TOP_K 提高召回。

Roadmap

面向 v0.2 / v0.3 新 AgentLoop 的 benchmark（直接调 AgentLoop.run_turn / /api/chat，准确统计 tool_use）会在后续 Phase 补上。JSONL 题集格式和输出 JSON 格式保持一致，旧结果文件仍可继续用。