設計反對 RAGProbe 方法的論點可以從以下幾個方面入手：
依賴於大型語言模型的局限性：RAGProbe 依賴於大型語言模型（如 GPT-4 和 GPT-3.5-Turbo）來生成問題和答案，這可能導致生成的內容受到模型訓練數據的限制，從而影響生成問題的多樣性和準確性。
自動化評估的可靠性問題：雖然 RAGProbe 提供自動化評估，但自動化評估可能無法捕捉到人類評估者所能識別的細微差異和上下文理解，這可能導致評估結果的偏差。
缺乏對特定領域的深入理解：RAGProbe 在處理特定領域的問題時，可能無法充分理解該領域的專業術語和背景知識，這可能導致生成的問題和答案不夠精確或相關。
評估場景的設計偏見：RAGProbe 的評估場景設計可能存在偏見，這可能導致某些類型的問題被過度強調，而其他類型的問題則被忽視，從而影響整體評估的全面性。
實施成本和複雜性：實施 RAGProbe 需要一定的技術基礎和資源，對於一些小型開發團隊或初創企業來說，這可能是一個障礙，限制了其廣泛應用。
這些論點可以用來質疑 RAGProbe 方法的有效性和適用性，並促進對其改進的討論。