使用Ragas评估VertexAI模型在RAG问答任务中的表现对比

牧韶希

于 2025-06-04 09:18:19 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00629/article/details/148418800

使用Ragas评估VertexAI模型在RAG问答任务中的表现对比

ragas Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragas

概述

本文介绍如何利用Ragas评估框架对VertexAI平台上的不同大语言模型(LLM)在基于检索增强生成(RAG)的问答任务中的表现进行量化评估和可视化对比。通过本教程，您将掌握完整的模型评估流程，包括数据准备、评估指标选择、结果分析和可视化展示。

技术背景

Ragas评估框架简介

Ragas是一个专门用于评估RAG系统的开源框架，它提供了一系列评估指标，包括：

上下文精确度(Context Precision)：衡量检索到的上下文与问题的相关性
忠实度(Faithfulness)：评估生成答案与提供上下文的一致性
ROUGE分数：衡量生成答案与参考答案的相似度
自定义评分标准(Rubrics Score)：可根据业务需求定义的评价维度

VertexAI模型服务

VertexAI是Google Cloud提供的机器学习平台，集成了多种大语言模型，包括Gemini系列模型。本教程将对比Gemini 1.0 Pro和Gemini 1.5 Pro两个版本在问答任务中的表现差异。

环境准备

安装依赖包

首先需要安装必要的Python包：

%pip install --upgrade --user --quiet langchain-core langchain-google-vertexai langchain ragas rouge_score

安装完成后需要重启运行时环境以加载新安装的包。

初始化VertexAI SDK

设置Google Cloud项目信息并初始化VertexAI：

import vertexai

PROJECT_ID = "your-project-id"  # 替换为实际项目ID
LOCATION = "us-central1"  # 选择区域

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

评估流程设计

1. 定义评估指标

选择适合问答任务的评估指标：

from ragas.metrics import ContextPrecision, Faithfulness, RubricsScore, RougeScore

# 定义ROUGE评分
rouge_score = RougeScore()

# 自定义有用性评分标准
helpfulness_rubrics = {
    "score1_description": "回答无用/不相关，包含错误/误导信息",
    "score2_description": "回答与问题勉强相关，但缺乏清晰度和细节",
    "score3_description": "回答相关且有用，但不够全面详细",
    "score4_description": "回答非常相关，清晰满足问题核心需求",
    "score5_description": "回答极其全面，超出问题明确要求的范围"
}

rubrics_score = RubricsScore(name="helpfulness", rubrics=helpfulness_rubrics)
context_precision = ContextPrecision(llm=evaluator_llm)
faithfulness = Faithfulness(llm=evaluator_llm)

2. 准备测试数据集

构建评估数据集需要以下四个要素：

用户问题(user_input)
检索到的上下文(retrieved_contexts)
模型生成的回答(response)
参考答案(reference)

user_inputs = [
    "短期记忆依赖于大脑的哪个部分?",
    "什么使罗马元老院感到振奋?",
    "Hasan-jalalians家族控制了什么地区?"
]

retrieved_contexts = [
    ["短期记忆由前额叶(特别是背外侧前额叶皮层)和顶叶区域的神经元活动模式支持..."],
    ["公元前62年，庞培从亚洲胜利归来。元老院因成功对抗喀提林而欢欣鼓舞..."],
    ["12世纪早期，Zakarid家族的亚美尼亚王子驱逐了塞尔柱突厥人..."]
]

references = [
    "前额叶和顶叶",
    "成功对抗喀提林",
    "Artsakh和Utik地区"
]

3. 配置对比模型

设置两个Gemini模型进行对比：

from vertexai.generative_models import GenerativeModel

generation_config = {
    "max_output_tokens": 128,
    "temperature": 0.1,
}

gemini_15 = GenerativeModel("gemini-1.5-pro", generation_config=generation_config)
gemini_10 = GenerativeModel("gemini-1.0-pro", generation_config=generation_config)

4. 生成模型回答

使用统一模板生成两个模型的回答：

template = """根据以下上下文回答问题:
{context}

问题: {query}
"""

responses_15 = []
responses_10 = []

for i in range(len(user_inputs)):
    context_str = "\n".join(retrieved_contexts[i])
    prompt = template.format(context=context_str, query=user_inputs[i])
    
    responses_15.append(gemini_15.generate_content(prompt).text)
    responses_10.append(gemini_10.generate_content(prompt).text)

5. 构建评估数据集

将数据转换为Ragas评估格式：

from ragas.dataset_schema import SingleTurnSample, EvaluationDataset

samples_15 = [
    SingleTurnSample(
        user_input=user_inputs[i],
        retrieved_contexts=retrieved_contexts[i],
        response=responses_15[i],
        reference=references[i]
    ) for i in range(len(user_inputs))
]

samples_10 = [...]  # 同上，使用responses_10

dataset_15 = EvaluationDataset(samples=samples_15)
dataset_10 = EvaluationDataset(samples=samples_10)

执行评估

运行评估计算

from ragas import evaluate

metrics = [context_precision, faithfulness, rouge_score, rubrics_score]

result_15 = evaluate(dataset=dataset_15, metrics=metrics)
result_10 = evaluate(dataset=dataset_10, metrics=metrics)

结果可视化

使用雷达图和柱状图直观对比模型表现：

def plot_radar_compare(results, model_names):
    fig = go.Figure()
    
    for res, name in zip(results, model_names):
        metrics = res._repr_dict
        fig.add_trace(go.Scatterpolar(
            r=list(metrics.values()),
            theta=list(metrics.keys()),
            fill='toself',
            name=name
        ))
    
    fig.update_layout(polar=dict(radialaxis=dict(visible=True, range=[0,5])))
    fig.show()

plot_radar_compare([result_15, result_10], ["Gemini 1.5", "Gemini 1.0"])