利用RAGAS评测RAG产品的自定义评测指标实现

利用RAGAS评测RAG产品的自定义评测指标实现

RAGAS (Retrieval Augmented Generation Assessment Suite) 是一个用于评估检索增强生成(RAG)系统性能的工具包。下面我将介绍如何使用RAGAS实现自定义评测指标，包括实现方式和代码说明。

RAGAS基本概念

RAGAS主要评估RAG系统的以下方面：

检索质量：检索到的文档与查询的相关性
生成质量：生成回答的准确性、流畅性等
端到端性能：整个RAG流程的效果
自定义评测指标实现方式

1. 安装RAGAS
   首先需要安装RAGAS和相关依赖：

bash
pip install ragas
pip install langchain  # 如果使用LangChain作为RAG框架

2. 基本RAGAS评估流程

python
from ragas import evaluate, load_metrics, list_metrics
from datasets import Dataset

假设我们有一个包含查询、检索文档和生成回答的数据集

data = [
    {
   
   
        "query": "What is the capital of France?",
        "contexts": ["Paris is the capital of France...", "France is a country in Europe..."],
        "answer": "The capital of France is Paris."
    },
    # 更多数据...
]
 
dataset = Dataset.from_list(data)

加载默认指标

metrics = load_metrics(["faithfulness", "answer_relevancy", "context_precision", "context_recall"])

评估

results = evaluate(dataset, metrics)
print(results)

3. 自定义评测指标实现
   要实现自定义指标，你需要：

定义一个评估函数
将其注册为RAGAS指标
示例1：自定义"信息丰富度"指标

python
from typing import Dict, Any, List
from datasets import Dataset
import numpy as np
from ragas.metrics.base import