open-rag-eval：开源Python工具评估 Retrieval-Augmented Generation 质量之选

open-rag-eval：开源Python工具评估 Retrieval-Augmented Generation 质量之选

open-rag-eval Open source RAG evaluation package 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-rag-eval

在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术结合了检索与生成两种模式，以提升生成式任务的效果。然而，评估RAG系统的性能并不简单。为此，open-rag-eval应运而生，这是一个开源的Python评价工具包，旨在帮助用户评估和优化RAG管道的性能。

项目介绍

open-rag-eval是一个用于评估和改进Retrieval-Augmented Generation（RAG）管道的开源Python工具包。它提供了一个灵活且可扩展的框架，用于测量RAG系统的性能，帮助用户发现并改进潜在的问题。其模块化设计使得集成自定义指标和连接不同RAG实现变得简单。

项目技术分析

open-rag-eval的技术核心在于其提供了一系列标准指标、模块化架构、详细报告和可视化工具。下面是对这些技术特点的详细分析：

• 标准指标：工具包内置了TREC-RAG基准测试使用的评估指标，用户无需配置即可使用。
• 模块化架构：open-rag-eval允许用户轻松添加自定义评估指标或与任何RAG管道集成。
• 详细报告：生成的报告包含每个查询的得分和中间输出，便于调试和分析。
• 可视化：提供了绘图工具，可以直观比较不同配置或运行结果之间的差异。

项目及应用场景

open-rag-eval适用于需要对RAG系统进行评估和优化的场景，比如：

• 模型基准测试：在TREC-RAG或其他基准测试中评估RAG模型的性能。
• 系统调试：诊断RAG系统中的问题，识别需要改进的方面。
• 结果对比：比较不同RAG实现或配置之间的性能差异。

项目特点

以下是open-rag-eval的主要特点：

• 易于使用：工具包提供了详细的安装指南和配置步骤，支持从源代码或PyPI直接安装。
• 可扩展性：用户可以根据需要添加自定义指标或连接器，以适应特定的RAG实现。
• 全面评估：不仅提供了总体评估指标，还详细显示了每个查询的中间输出，有助于深入理解评估结果。
• 可视化分析：内置的可视化工具可以直观展示不同运行之间的性能对比，方便用户快速分析。

使用指南

以下是使用open-rag-eval的基本步骤：

1. 安装：从源代码或PyPI安装工具包。
2. 配置：编辑eval_config.yaml文件，设置连接器细节、评估选择和指标设置。
3. 准备数据：创建一个包含查询的CSV文件，用于评估。
4. 运行评估：执行命令python open_rag_eval/run_eval.py --config eval_config.yaml开始评估。
5. 可视化结果：使用plot_results.py脚本生成评估结果的可视化图。

深入分析

open-rag-eval不仅提供整体的评估结果，还允许用户深入分析每个查询的详细指标。通过使用streamlit可视化工具，用户可以轻松查看每个查询生成的nuggets、UM BRELA得分等详细信息。

open-rag-eval的工作流程大致如下：

1. 数据检索：如果配置了连接器，将使用指定的RAG提供者生成答案和检索相关文档段落/上下文。
2. 评估：使用配置的评估器来评估RAG结果的质量。
3. 评分：计算基于不同质量维度的分数。
4. 报告：生成详细的报告，包含每个查询的分数和用于分析和调试的中间数据。

open-rag-eval的核心抽象包括：

• 指标：用于测量RAG系统质量的计算单元。
• 模型：用于某些指标的判断模型。
• 评估器：将一系列指标串联起来评估RAG系统的质量。
• RAG结果：表示单个查询RAG管道输出的数据类。
• 评分RAG结果：包含原始RAGResults和评估器分配的分数的数据类。

此外，open-rag-eval还提供了一个基于Flask的Web API，支持程序化集成，包括评估单个RAG输出和批量评估的端点。

open-rag-eval作为一款优秀的开源工具，不仅提高了RAG系统的评估效率，也为研究和开发者提供了一种简单有效的优化手段。通过其丰富的功能和模块化设计，open-rag-eval无疑成为NLP领域RAG技术评估的首选工具之一。

open-rag-eval Open source RAG evaluation package 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-rag-eval