这是 OpenViking 系列的第 13 篇。上一篇我们讲了部署与配置：如何把 OpenViking 从本地体验推进到团队服务，处理ov.conf、ovcli.conf、认证、Docker、Helm、metrics 和多实例部署。这一篇进入效果验证。一个上下文数据库不能只回答“能不能跑”，还要回答：它真的让 Agent 找得更准、记得更稳、回答更可信了吗？这就是评测和 Benchmark 的价值。不过评测很容易被误读。看到一个平均分、一个 QPS、一个 p95 延迟，很容易得出过度结论：Recall 高，就一定回答正确吗？F1 高，就说明上下文组织好吗？QPS 高，就代表端到端 Agent 更快吗？单题 smoke 通过，就能说明长时记忆可靠了吗？向量库 benchmark 好，就等于完整 OpenViking Server 更快吗？这些问题都需要拆开看。OpenViking 项目里的评测体系覆盖了多种层次：RAG 问答质量。长对话记忆。Agent 任务完成。grep / BM25 检索效果与性能。VectorDB 存储后端性能。cuVS GPU 向量索引工程验证。RAGAS