RAGAS 评估体系：从理论到 Langchain 实践的全面指南

还在为生成式 AI 的“幻觉”和不可靠输出烦恼吗？RAGAS（Retrieval-Augmented Generation Assessment）评估框架来了！它提供了一套全面的评估指标，如同 AI 质量的“试金石”，帮助您精准定位模型问题，系统提升输出质量，让您的生成式 AI 应用真正值得信赖。

本文将深入解读 RAGAS 框架的核心原理，并通过 Langchain 实践示例，展示如何将 RAGAS 应用于实际项目中，打造高质量的生成式 AI 应用。

什么是 RAGAS？

RAGAS 是一套用于衡量生成式 AI（如语言模型、对话系统等）性能的综合评估指标框架，其名称来源于五个核心评估维度：

• Relevance（相关性）： 衡量生成内容与用户输入提示或上下文的匹配程度。
• Accuracy（准确性）： 评估生成内容中事实信息的真实性和正确性。