使用 RAGAS 评测 RAG（检索增强生成）系统的完整流程和代码实现

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-06-06 15:06:39 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

RAG 全流程核心技术深度解析：1-工作原理+切片+召回+排序本文深入解析了检索增强生成（RAG）技术的核心原理与应用。RAG通过将信息检索与大语言模型生成能力结合，有效解决大模型的"幻觉"问题、知识时效性不足和领域专业壁垒等关键问题。文章详细介绍了RAG的工作流程，包括准备阶段的分片（Chunking）和索引（Indexing）技术，以及回答阶段的召回、重排和生成过程。特别针对分片技术，对比分析了固定长度切分、递归字符切分、语义切分、结构切分和LLM智能切分五种方法的优缺点及适用场景。最后，文章还探讨了向量化（Embedding）的核心算法和主流阅读详情

以下是使用 RAGAS 评测 RAG（检索增强生成）系统的完整流程和代码实现，包含数据准备、指标计算、结果分析全步骤：

一、评测流程图

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#人工智能

用 Ragas 系统化评估你的 RAG 系统支持单轮和多轮对话评估：BLEU、ROUGE、AspectCritic 等指标。可与 LLM 结合：通过 AspectCritic、Faithfulness、FactualCorrectness 等指标实现智能化评估。支持 RAG 系统端到端评估：从文档检索到答案生成，提供量化指标。与 Hugging Face Dataset 集成：可以直接使用公开数据集进行评测。RAGas 是一个非常适合研发和研究团队快速验证模型输出质量的工具，无论是生成式摘要、问答，还是 RAG 系统评估，都可以快速上手。阅读详情

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