一个用公司内部数据测 RAG 的开放基准，模拟了 9 种数据源和 10 类检索失败模式

An Open Benchmark for Testing RAG on Realistic Company-Internal Data

EnterpriseRAG-Bench 放出了一个 50 万文档的语料库，专门用来测 RAG 在公司内部数据上的表现。它模拟了 Redwood Inference 的 9 种数据源，并围绕 10 种检索失败模式设计了 500 个问题。基线测试显示，BM25 在整体上优于向量检索，而基于 agent/bash 的检索方式虽然完整度最高，但成本和延迟也明显更高。

推荐理由：HKR 三项都站得住：基准瞄准了企业 RAG 的真实痛点，50 万文档加上 BM25 反直觉的结果有话题性。不过来源只有一篇 Reddit 发布帖，信息密度还不到当天必写的程度，所以放在 featured 里。