人工智能利用Ragas评测RAG系统的

最新推荐文章于 2025-11-12 11:43:03 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-12 11:43:03 发布 · 987 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能

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。

1. 安装Ragas

首先，你需要安装Ragas库。可以使用pip进行安装：

pip install ragas

2. 准备数据

在使用Ragas进行评估之前，需要准备好评估所需的数据。一般来说，需要以下几类数据：

问题（Questions）：用户提出的问题。
参考答案（Ground Truth Answers）：问题的标准答案。
RAG系统生成的答案（Generated Answers）：RAG系统针对问题给出的回答。
检索到的上下文（Retrieved Contexts）：RAG系统在回答问题时检索到的相关文档或信息。

可以将这些数据整理成一个列表或数据集的形式，例如：

questions = [
    "什么是人工智能？",
    "机器学习和深度学习有什么区别？"
]
ground_truth_answers = [
    "人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。",
    "机器学习是让计算机通过数据学习模式和规律，而深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络来处理复杂的数据。"
]
generated_answers = [
    "人工智能是让计算机具有人类智能的技术。",
    "机器学习和深度学习都是让计算机学习的方法，深度学习更复杂一些。"
]
retrieved_contexts = [
    "人工智能是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。",