【GPT入门】第38课 RAG评估指标概述

原创 已于 2025-05-11 12:15:10 修改 · 451 阅读 · 4 ·
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于 2025-05-11 12:14:54 首次发布
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一、RAG评估指标

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二、ragas 评估

2.1 ragas介绍

开源地址：https://github.com/explodinggradients/ragas
官方文档：https://docs.ragas.io/en/stable/

从文本生成和文本召回两个维度，进行分析:
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准确性
生成内容的准确性：评估生成的文本是否准确回答了问题，是否与相关知识源的信息一致。例如，在回答历史事件问题时，生成的内容应准确反映事件的时间、地点、人物等关键信息。
检索结果的准确性：考查检索模块能否准确地从知识源中找到与问题相关的信息。比如，当用户询问某一科学理论时，检索系统应能精准定位到包含该理论详细解释的相关文献。
相关性
生成内容与问题的相关性：判断生成的文本与用户提问的主题和意图是否紧密相关。生成的回答不应偏离问题的核心，要围绕问题的关键要点展开。
检索结果与问题的相关性：衡量检索出的知识与问题的匹配程度。检索结果应直接或间接地与问题所涉及的领域、概念等相关，有助于生成准确且相关的回答。

三、trulens

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字段名类型说明questionstr用户的查询问题，RAG 系统的输入。answerstr系统（或 LLM）根据 context 返回的答案，RAG 的输出。contextsList[str]检索到的文本片段列表，用于辅助生成答案。每个字符串为一段上下文。str或List[str]参考答案（也称为 gold answer），用于衡量生成答案的正确性。可以是单个字符串，也可以是多个字符串组成的列表（如果存在多个正确答案）。
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以下是使用fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;准备测试数据运行RAG系统收集输出结果RAGAS指标计算可视化分析。
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RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成模型的技术，通过从外部知识源中检索相关信息来增强语言模型的回答能力。Ragas是一个用于评估RAG系统性能的开源框架，它提供了一系列的评估指标和工具。下面将详细介绍如何利用Ragas评测RAG系统。
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因此，检索器必须确保找到的资料高度相关，避免噪声和无关信息的干扰，否则会直接影响到生成环节的表现。你有一个很聪明的助手（相当于大型语言模型，LLM），但他也不是万能的，需要查阅外部信息来给出最好的答案。像 GPT-4 或 GPT-1o 这样的高级模型，通常能提供较高的生成质量，确保答案的准确性和连贯性。”），结合刚刚找到的资料，生成一个完整、准确的回答告诉你。4. 引文精度（citation precision）：与特定主题相关的文献数量与检索到的内容的比例，接近于上下文有效率的概念。
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### 集成 GPT-3.5-Turbo 与 RAG 的方法 #### 背景介绍 检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了传统检索技术和现代生成模型的方法，旨在通过外部知识源提升生成质量。这种方法的核心在于利用检索模块获取相关信息并将其传递给生成器以辅助生成更高质量的内容。 #### 架构设计 为了将 GPT-3.5-Turbo 与 RAG 结合起来，通常需要构建一个多阶段的流水线架构。该架构主要由以下几个部分组成： 1. **查询理解** 输入用户的自然语言查询后，首先对其进行语义解析和预处理，以便后续步骤能够更好地理解和提取所需的信息[^2]。 2. **文档检索** 使用向量数据库或其他索引技术，在大规模的知识库中查找与当前输入最相关的若干片段或段落作为上下文信息提供给下一步操作前准备好的数据集应被合理切分成小块形式存储便于快速定位匹配项。 3. **上下文融合** 将上一步找到的相关文档片断同原始提问一起送入到大型语言模型比如这里提到过的GPT系列版本之一即GPT-3.5-turbo当中去完成最终答案创作任务之前先经过精心设计提示词模板引导其按照预期方向展开叙述逻辑结构清晰连贯流畅自然[^1]. 4. **响应生成** 基于前面几步得到的结果,GPT-3.5-turbo会综合考虑所有因素自动生成一段既忠实原文又满足新需求的回答内容出来呈现给终端使用者查看评估效果如何进一步优化改进整个流程直至达到满意为止. 以下是简单的伪代码表示这个过程: ```python def rag_with_gpt(prompt, knowledge_base): # Step 1: Preprocess the prompt and extract key information. processed_prompt = preprocess(prompt) # Step 2: Retrieve relevant documents from the knowledge base. retrieved_docs = retrieve_documents(processed_prompt, knowledge_base) # Step 3: Combine the original query with retrieved context into a single input string. combined_input = combine_query_and_context(prompt, retrieved_docs) # Step 4: Generate response using GPT-3.5-Turbo based on the enriched input. generated_response = generate_with_gpt(combined_input) return generated_response ``` 此函数展示了基本的工作流：从接收用户请求开始直到最后调用API接口结束期间经历了一系列必要的转换处理环节才得以顺利完成目标任务设定下的各项指标考核标准达成共识意见统一行动指南发布实施监督反馈调整完善长效机制建设等方面都做出了积极贡献[^3].
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