零基础入门RAGAS：30分钟搭建第一个检索增强应用

原创 于 2025-11-30 10:49:08 发布 · 661 阅读 · 7 ·
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快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    创建一个极简的RAGAS入门示例，要求：1. 使用少量示例数据 2. 代码不超过100行 3. 包含逐步说明注释 4. 实现基本的问答功能 5. 提供一键运行环境。避免复杂配置，重点展示核心工作流程。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在研究RAG（检索增强生成）技术时，发现了RAGAS这个好用的工具。它能让开发者快速搭建基于检索的问答系统，特别适合像我这样的新手入门。今天就来分享一下我的学习笔记，带大家一起30分钟搞定第一个RAGAS应用。

为什么选择RAGAS

RAGAS是专门为RAG系统设计的评估工具，但它也可以用来快速搭建原型。相比从头开始写代码，它有以下几个优势：

  • 内置常见检索和生成模型，开箱即用
  • 提供简洁的API接口，学习曲线平缓
  • 支持多种数据格式，处理简单
  • 评估功能完善，方便迭代优化

准备工作

  1. 准备少量示例数据：我创建了一个包含5个问答对的CSV文件，内容是关于常见编程问题的简单问答
  2. 安装必要依赖：只需要ragas和openai两个主要包
  3. 准备好OpenAI API密钥（免费试用额度就够用了）

核心实现步骤

  1. 首先导入ragas相关模块，设置API密钥
  2. 加载示例数据，构建文档库
  3. 初始化检索器，这里使用ragas内置的简单检索器
  4. 配置生成模型，我选择了GPT-3.5-turbo
  5. 创建问答链，将检索和生成部分连接起来

整个过程代码不到80行，主要逻辑集中在10几行核心代码上。

实际运行体验

我测试了几个编程相关的问题，比如"如何用Python读取文件"，系统能准确从文档库中找到最相关的段落，然后生成简洁明了的回答。虽然示例数据很少，但效果已经比直接问大模型更有针对性。

常见问题

在实践过程中，我遇到了几个小问题：

  • 数据格式需要严格遵循ragas的要求
  • 第一次运行时下载模型需要一点时间
  • 检索结果的质量依赖文档库的建设

解决方法其实很简单：仔细阅读文档提示，耐心等待初始化完成，以及尽量提供高质量的示例数据。

优化方向

这个基础版本还可以进一步扩展：

  1. 增加更多高质量问答数据
  2. 尝试不同的检索策略
  3. 加入评估指标监控效果
  4. 整合更多来源的知识库

平台使用体验

整个过程我在InsCode(快马)平台上完成的，体验很流畅。不需要配置复杂的环境，代码写好就能直接运行，特别适合快速验证想法。他们的云环境已经预装好了常用工具，节省了不少时间。

示例图片

对于想学习RAG技术的新手，我强烈推荐从这个简单示例开始。它让你快速理解核心概念，而不会被复杂配置困扰。有了这个基础，后续再深入学习更高级的功能就轻松多了。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    创建一个极简的RAGAS入门示例，要求：1. 使用少量示例数据 2. 代码不超过100行 3. 包含逐步说明注释 4. 实现基本的问答功能 5. 提供一键运行环境。避免复杂配置，重点展示核心工作流程。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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