【AI大模型应用开发】【RAG评估】1. 通俗易懂：深度理解RAGAS评估方法的原理与应用

已于 2024-03-18 20:31:38 修改
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分类专栏： 大模型 文章标签： 人工智能 gpt langchain RAG 经验分享 学习 笔记
于 2024-02-25 07:00:00 首次发布
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本文详细介绍了RAGAS评估框架，包括其四个评估指标（如faithfulness、answer_relevancy和context_relevancy）以及在LangChain中的使用，展示了如何构建RAG程序并利用RagasEvaluatorChain进行评估。着重讲解了评估步骤和依赖的大模型技术。

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上篇文章【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标， 我们盘点了当前RAG系统评估的一些主流方法、工具和评估指标。本文我们针对其中的RAGAS评估方法进行详细介绍。我们将深入其原理，理解其评估指标背后是怎么实现的。都是我根据自己的理解用大白话解释，保证大家能看懂。

  • RAGAS论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.15217.pdf

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检索增强生成（RAG）是一种流行的技术，通过在生成答案之前从知识库中检索相关的外部知识来增强 LLM 的响应。RAG 提高了准确性，减少了幻觉，并使模型能够提供更符合上下文和更新的信息。RAG 包括三个步骤：检索、增强和生成。检索 -在此步骤中，系统会在外部知识源（例如向量数据库）中搜索相关信息，以基于用户查询找到相关的信息。增强 -检索到的信息随后与原始用户查询结合，形成 LLM 的提示。生成 -LLM 处理提示并生成响应，整合其预训练知识和检索到的信息。这使得响应更加准确且符合上下文。
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RAG工作流帮助我们管理和利用来自各种来源的数据，以提供准确和相关的结果。从不同的来源收集数据，如文本文件、PDF、网站、数据库或API。例如，Llama Hub提供了许多连接器，使这一步骤更容易。在索引阶段，系统将原始数据转换为向量嵌入并组织它们。使用句子转换模型将每个文档或数据片段转换为捕捉语义含义的高维向量。然后将这些向量组织成高效的数据结构，通常是n维树或哈希映射，以实现快速的相似性搜索。保存索引数据和标签，以便以后无需再次组织。将查询转换为向量，并使用余弦相似度或其他距离度量与索引向量进行比较。
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和独立评估就是对检索模块和生成模型分布评估。评估RAG检索模块性能的指标主要用于衡量系统（如搜索引擎、推荐系统或信息检索系统），即根据查询评估有效性。具体指标包括：命中率 (Hit Rate)、平均排名倒数 (MRR)、归一化折扣累积增益 (NDCG)、精确度 (Precision) 等。这块跟推荐系统的评价指标相同。检索结果中用户实际检索的实体词或者关键词所占的比例。是用来衡量返回结果的排名质量。MRR考虑了用户第一次遇到相关检索的排名；
RAGAS
03-18
<think>好的，用户让我介绍一下RAGAS。首先，我需要确定RAGAS是什么。根据之前的对话，用户之前询问了Neo4j，现在转向RAGAS，可能是在继续探索技术相关的内容。RAGAS听起来像是一个缩写，可能和机器学习或自然语言处理有关。 回想一下常见的缩写，RAG通常指检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），而RAGAS可能是围绕这个概念的评估框架或工具。需要确认这一点。检索增强生成是近年来在NLP领域流行的技术，结合了检索和生成模型，比如在问答系统中先检索相关文档再生成答案。评估这样的系统需要特定的指标，而RAGAS可能就是为此设计的。 接下来，我需要验证这个假设。通过快速搜索，RAGAS确实是一个用于评估RAG系统的开源框架。它提供多种指标来评估检索和生成的质量，比如上下文相关性、答案忠实度等。用户可能想知道它的核心功能、使用场景、如何工作以及优缺点。 用户可能是开发者、数据科学家或研究人员，正在构建或优化RAG系统，需要评估工具来提升性能。他们可能希望了解RAGAS是否适合他们的项目，如何集成，以及有哪些指标可用。此外，用户可能没有明确说明，但潜在需求可能包括如何开始使用、是否需要编程技能、是否有社区支持等。 需要结构化地介绍RAGAS，包括定义、核心功能、指标、工作流程、优缺点、应用场景和学习资源。确保语言清晰，避免技术术语过多，但又要准确。比如，解释各个指标时，要简明扼要，说明其作用。同时，对比传统评估方法，突出RAGAS的优势，如自动化、全面性。 还要注意用户之前对Neo4j的介绍结构，保持一致性，使用标题、列表、表格等格式化内容，使回答易于阅读。可能需要检查是否有遗漏的重要信息，比如安装方法、代码示例，但根据用户当前的问题，可能不需要深入到具体代码，但提供官方文档链接是必要的。 最后，确保回答符合之前的系统级指令：使用正确的中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但根据当前内容可能不需要数学公式。结构清晰，分步骤介绍，帮助用户逐步理解RAGAS。</think>--- ### **1. 什么是 RAGAS？** **RAGAS**（Retrieval-Augmented Generation Assessment System）是一个**开源评估框架**，专门用于衡量**检索增强生成（RAG）系统**的性能。RAG 系统结合了信息检索（从外部知识库中查找相关文档）和生成模型（基于检索内容生成回答），广泛应用于问答、对话等场景。 **核心目标**：量化 RAG 系统在“检索准确性”和“生成质量”两方面的表现，帮助开发者优化模型。 --- ### **2. 核心功能与指标** RAGAS 提供多维度评估指标，涵盖检索（Retrieval）和生成（Generation）两个阶段： #### **检索阶段评估** | 指标 | 说明 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------| | **上下文相关性** | 检索到的文档与问题的相关程度 | | **上下文召回率** | 检索结果是否覆盖了正确答案所需的所有信息 | #### **生成阶段评估** | 指标 | 说明 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------| | **答案忠实度** | 生成答案是否严格基于检索到的上下文（避免虚构或矛盾） | | **答案相关性** | 生成答案是否直接、简洁地回答原始问题 | | **答案正确性** | 答案的事实准确性（需结合人工标注或参考答案） | #### **综合指标** - **RAGAS Score**：通过加权上述指标得出的综合评分，反映整体系统性能。 --- ### **3. 工作原理** 1. **输入**：问题（Query）、检索到的上下文（Context）、生成的答案（Answer）、参考答案（Ground Truth，可选）。 2. **计算指标**： - 基于规则（如答案是否包含特定实体）、模型打分（如使用预训练模型判断相关性）或人工标注。 3. **输出**：各指标分数（0~1 范围）及综合分析报告。 --- ### **4. 与传统评估方法的对比** | 传统方法 | RAGAS 的优势 | |---------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | 依赖人工标注和主观判断 | **自动化**评估，支持大规模测试 | | 仅关注最终答案正确性 | **多维度分析**（检索质量、生成一致性等） | | 缺乏标准化指标 | 提供**统一量化标准**，便于不同 RAG 系统横向对比 | --- ### **5. 使用场景** - **RAG 系统开发**：在模型迭代中快速定位瓶颈（如检索不准还是生成偏差）。 - **学术研究**：对比不同 RAG 架构（如变换检索器或生成模型）的效果差异。 - **企业应用**：确保问答系统在部署前满足准确性、可靠性要求。 --- ### **6. 优缺点分析** - **优点**： - **开源免费**：代码公开，支持定制化指标。 - **轻量易用**：Python 库集成，几行代码即可调用。 - **可解释性强**：明确展示各环节的强弱项。 - **缺点**： - 部分指标依赖参考答案（需人工标注）。 - 对非英文场景的支持仍在完善中。 --- ### **7. 快速上手示例** ```python from ragas import evaluate from datasets import Dataset # 准备数据（问题、上下文、生成答案、参考答案） data = { "question": ["爱因斯坦提出了什么理论？"], "contexts": [["爱因斯坦于1905年提出狭义相对论，1915年扩展为广义相对论。"]], "answer": ["爱因斯坦提出了狭义相对论和广义相对论"], "ground_truth": ["爱因斯坦提出了相对论，包括狭义相对论和广义相对论"] } dataset = Dataset.from_dict(data) # 选择评估指标 metrics = [ "context_relevancy", # 上下文相关性 "answer_correctness" # 答案正确性 ] # 执行评估 results = evaluate(dataset, metrics=metrics) print(results) ``` --- ### **8. 学习资源** - **GitHub 仓库**：[RAGAS官方代码库](https://github.com/explodinggradients/ragas) - **文档**：[RAGAS Documentation](https://docs.ragas.io/) - **论文**：《RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation》（arXiv 可查） 如果需要更具体的评估案例或代码调试帮助，可以告诉我您的需求！ 🚀
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