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　　在当前大语言模型（LLM）应用开发中，评估模型输出的准确性成为关键问题。本文介绍了一个基于双代理的RAG（检索增强生成）评估系统，使用生成代理和反馈代理对输出进行评估。文中详细描述了系统的构建过程，并展示了基于四种提示工程技术（ReAct、思维链、自一致性和角色提示）的不同结果。实验结果显示，ReAct和思维链技术表现相似，自一致性技术则呈现相反结果，角色提示技术最为不稳定。研究强调了多角度评估的重要性，并提供了系统实现的详细代码。

　　本文首先通过经典场景展示了不使用设计模式时的问题与痛点。接着，引入责任链模式，详细讲解了其定义、解决问题的方式、结构图及工作原理，并通过重构示例展示了该模式如何解决原有痛点。最后，对责任链模式的优势、缺点以及在实际应用中可能遇到的挑战和限制进行了总结。责任链模式通过解耦请求发送者和接收者，提供了灵活的请求处理机制，适用于多个处理者按顺序处理请求的场景。然而，该模式也可能导致请求得不到处理或性能下降等问题，需在实际应用中权衡利弊。