使用DeepEval的RAG三元组评估检索增强生成系统
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval 什么是RAG系统？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种结合信息检索和文本生成的技术架构。它允许大型语言模型（LLM）在生成响应时参考超出其训练数据范围的外部上下文信息。这种架构通常包含三个核心组件：检索器（从向量数据库中获取相关文本片段）、增强器（将检索结果整合到提示中）和生成器（基于增强后的提示生成最终响应）。
RAG评估的挑战
在实际应用中，RAG系统可能面临多种问题：生成器可能在提供额外上下文的情况下仍然产生幻觉（不准确的虚构内容），检索器可能无法获取正确且相关的上下文来生成最佳答案。这些问题使得对RAG管道的全面评估变得至关重要。
RAG三元组评估框架
DeepEval项目提出的RAG三元组评估框架包含三个核心指标，它们共同构成了评估RAG系统性能的完整视角：
1. 答案相关性（Answer Relevancy）
这个指标评估生成答案与用户查询的相关程度。当分数较低时，表明需要优化提示模板中的示例以提高上下文学习效果，或者需要更精细的提示设计来增强指令跟随能力。
技术实现要点：
- 通常使用嵌入相似度或交叉编码器来计算查询与答案之间的语义相关性
- 分数范围在0到1之间，1表示完全相关
2. 忠实度（Faithfulness）
这个指标衡量生成答案是否忠实于提供的上下文，即是否存在幻觉。它直接反映了生成器LLM的质量和可靠性。
技术实现要点：
- 通过分析生成内容与检索上下文的逻辑一致性来评估
- 也称为"基础性"(Groundedness)，两者概念相同
- 低分可能表明需要更换LLM模型或进行微调
3. 上下文相关性（Contextual Relevancy）
这个指标评估检索到的文本片段是否与生成理想答案相关。它反映了检索组件的性能。
技术实现要点：
- 受三个关键超参数影响：分块大小、top-K值和嵌入模型选择
- 好的嵌入模型能确保检索语义相似的文本片段
- 合适的分块大小和top-K值能筛选出知识库中最关键的信息
在DeepEval中实现RAG三元组评估
以下是使用DeepEval进行RAG评估的完整代码示例：
from deepeval.test_case import LLMTestCase
from deepeval.metrics import AnswerRelevancyMetric, FaithfulnessMetric, ContextualRelevancyMetric
from deepeval import evaluate
# 创建测试用例
test_case = LLMTestCase(
input="量子计算的主要优势是什么？", # 用户查询
actual_output="量子计算利用量子比特的叠加态和纠缠态，能在特定问题上实现指数级加速...", # LLM生成的响应
retrieval_context=[
"量子计算机使用量子比特而非传统比特...",
"量子叠加允许量子比特同时表示0和1...",
"量子纠缠使量子比特间能建立关联..."
] # 检索到的文本片段
)
# 定义评估指标
answer_relevancy = AnswerRelevancyMetric(threshold=0.7)
faithfulness = FaithfulnessMetric(threshold=0.7)
contextual_relevancy = ContextualRelevancyMetric(threshold=0.7)
# 执行评估
evaluate(
test_cases=[test_case],
metrics=[answer_relevancy, faithfulness, contextual_relevancy]
)
评估结果解读与优化建议
当评估完成后，针对不同指标的分数可以采取相应的优化措施：
-
答案相关性低：
- 优化提示模板中的示例
- 增加更明确的指令
- 调整温度参数减少随机性
-
忠实度低：
- 考虑更换更可靠的LLM模型
- 对当前模型进行领域微调
- 增加事实核查后处理步骤
-
上下文相关性低：
- 尝试不同的分块策略（大小、重叠等）
- 调整top-K检索数量
- 升级嵌入模型或进行领域适配
规模化评估策略
随着RAG系统的发展，评估也需要规模化：
- 构建全面的测试用例库，覆盖各种查询类型
- 使用合成数据生成技术扩展测试场景
- 建立自动化评估流水线，集成到CI/CD流程中
- 监控生产环境中的性能指标
总结
DeepEval的RAG三元组评估框架提供了一种全面而系统的方法来评估和改进RAG系统。通过定期评估这三个关键指标，开发团队可以持续优化系统性能，确保生成高质量、可靠且相关的回答。这种评估方法特别适合需要处理大量外部知识的智能问答系统、客服机器人和知识密集型应用场景。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
