使用Ragas项目实现RAG系统的可观测性实践-优快云博客

使用Ragas项目实现RAG系统的可观测性实践

【免费下载链接】ragas Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragas

引言：RAG系统的质量保障挑战

在构建基于检索增强生成(RAG)的AI应用时，开发者面临的核心挑战是如何确保系统在生产环境中的响应质量。Ragas项目提供了一套完整的解决方案，通过合成测试数据生成、评估指标体系和可视化分析工具，帮助开发者构建高质量的RAG系统。

环境准备与工具链配置

1. 核心工具介绍

Ragas生态主要包含以下关键组件：

Ragas核心库：负责生成测试数据和评估RAG系统表现
Phoenix可视化工具：用于追踪、分析和可视化RAG系统行为
LlamaIndex框架：构建RAG管道的核心框架

2. 环境初始化

首先需要安装必要的Python依赖包：

!pip install "ragas<0.1.1" pypdf arize-phoenix "openinference-instrumentation-llama-index<1.0.0" "llama-index<0.10.0" pandas

配置OpenAI API密钥：

import os
from getpass import getpass
import openai

if not (openai_api_key := os.getenv("OPENAI_API_KEY")):
    openai_api_key = getpass("🔑 输入您的OpenAI API密钥: ")
openai.api_key = openai_api_key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_api_key

合成测试数据生成

1. 数据准备

传统构建测试数据集的方法耗时耗力，Ragas通过智能生成技术大幅简化这一过程：

from ragas.testset import TestsetGenerator
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

TEST_SIZE = 25  # 测试集大小

generator_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
critic_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
embeddings = OpenAIEmbeddings()

generator = TestsetGenerator.from_langchain(generator_llm, critic_llm, embeddings)
testset = generator.generate_with_llamaindex_docs(documents, test_size=TEST_SIZE)
test_df = testset.to_pandas()

2. 测试数据特点

Ragas生成的测试数据具有以下优势：

高质量：通过进化算法筛选最优问题
多样性：覆盖不同类型的查询场景
相关性：与生产数据分布保持一致

RAG系统构建与评估

1. 使用LlamaIndex构建RAG管道

from llama_index.core import VectorStoreIndex, ServiceContext
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

def build_query_engine(documents):
    vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(
        documents,
        service_context=ServiceContext.from_defaults(chunk_size=512),
        embed_model=OpenAIEmbedding(),
    )
    return vector_index.as_query_engine(similarity_top_k=2)

query_engine = build_query_engine(documents)

2. 集成可观测性工具

启动Phoenix并配置追踪：

import phoenix as px
from llama_index import set_global_handler

session = px.launch_app()
set_global_handler("arize_phoenix")

3. 评估指标体系

Ragas提供全面的评估指标：

from ragas import evaluate
from ragas.metrics import (
    faithfulness,  # 答案忠实度
    answer_correctness,  # 答案正确性
    context_recall,  # 上下文召回率
    context_precision,  # 上下文精确率
)

evaluation_result = evaluate(
    dataset=ragas_eval_dataset,
    metrics=[faithfulness, answer_correctness, context_recall, context_precision],
)

可视化分析与问题诊断

1. 嵌入向量可视化

Phoenix将高维嵌入向量降维后聚类展示：

query_schema = px.Schema(
    prompt_column_names=px.EmbeddingColumnNames(
        raw_data_column_name="question", 
        vector_column_name="vector"
    ),
    response_column_names="answer",
)

px.launch_app(
    primary=px.Dataset(query_df, query_schema, "query"),
    corpus=px.Dataset(corpus_df.reset_index(drop=True), corpus_schema, "corpus"),
)

2. 关键分析维度

按指标着色：识别低分聚类
语义聚类：发现相似问题模式
上下文关联：分析检索质量

与LangSmith集成

1. 配置LangSmith环境

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>

2. 自动追踪评估过程

由于Ragas基于LangChain构建，评估过程会自动记录到LangSmith：

from ragas import EvaluationDataset

dataset = [...]  # 评估数据集
evaluation_dataset = EvaluationDataset.from_list(dataset)

最佳实践与总结

1. 迭代优化流程

生成初始测试集
构建RAG原型
全面评估系统表现
分析问题聚类
针对性优化
重复上述过程

2. 关键收获

Ragas显著降低了构建高质量测试集的成本
Phoenix提供了直观的问题诊断视角
评估指标与可视化工具的结合使优化过程更加数据驱动

通过Ragas项目提供的完整工具链，开发者可以系统性地构建、评估和优化RAG系统，确保其在生产环境中的可靠性和有效性。

【免费下载链接】ragas Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragas

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考