自然语言处理: 第十七章RAG的评估技术RAGAS

最新推荐文章于 2025-10-24 19:52:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-24 19:52:38 发布 · 2.6k 阅读 · 24 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#自然语言处理 #人工智能 #nlp #aigc #计算机视觉

本文详细介绍了RAG技术的评估框架RAGAS，包括答案相关性、忠实度等指标，以及如何通过这些指标全面评估RAG系统的性能。此外，文中还提及了其他评估方法和指标，如检索性能的上下文精准度和召回率，以及生成答案质量的Faithfulness和AnswerCorrectness.

论文地址：[2309.15217] RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation (arxiv.org)

项目地址: explodinggradients/ragas: Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines (github.com)

上一篇文章主要介绍了RAG的优化技术，感兴趣的可以回顾下，本篇文章主要是介绍RAG技术的主流评估方法。



应用原理

在这里插入图片描述

RAG 系统性能评估的多个框架，都包含了几项独立的指标，例如总体答案相关性、答案基础性、忠实度和检索到的上下文相关性。例如本章主要介绍的的RAGAS 使用真实性和答案相关性来评价生成答案的质量，并使用经典的上下文精准度和召回率来评估 RAG 方案的检索

最低0.47元/天 解锁文章
AI大模型探索之路-应用篇11：AI大模型应用智能评估（Ragas）
寻道AI，探索AI无限可能！
04-13 4913
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型（LLM）已经成为了推动技术创新和应用的关键因素。这些大模型在语言理解、图像识别、自然语言生成等领域展现出了惊人的能力。然而，随着模型规模的增大，它们对计算资源的消耗、环境适应性、模型稳定性、安全性和可解释性等方面也提出了新的挑战。因此，对AI大模型进行智能评估变得至关重要，以确保它们在实际应用中的稳定性、可靠性和有效性。本文将详细介绍Ragas框架，一个专为AI大模型设计的智能评估工具。
【AI大模型应用开发】【RAG评估】1. 通俗易懂：深度理解RAGAS评估方法的原理与应用
同学小张的博客
02-25 5945
本文我们针对RAGAS评估方法进行详细介绍。我们将深入其原理，理解其评估指标背后是怎么实现的。都是我根据自己的理解用大白话解释，保证大家能看懂。
掌握RAG评估方法：准确性、忠实度与召回率详解及实用工具指南
大模型训练
09-23 931
RAG（检索增强生成）技术通过检索外部相关信息增强LLM生成能力，包含索引、检索和生成三个核心环节。评估RAG系统主要关注准确率（答案是否符合用户需求）、忠实度（生成内容是否忠实于上下文）以及检索阶段的召回率、精确度和F值。评估方法分为人工评估和自动评估两类，可借助LangSmith、Langfuse等工具或RAGAS框架进行系统化评估，建议优先优化召回率以提高系统稳健性。
RAG评测终极指南！RAGas+RAGFlow实战，5组配置深度对比，一篇就够了！
最新发布
m0_59235945的博客
10-24 967
RAG评测这部分案例内容，以往文章确实漏掉了。上周正好有个星球成员特别问到了，原本计划搭配Langfuse 一起介绍，但考虑到篇幅可能很长，索性这篇就结合个手搓的Stremlit 前端页面，先介绍下Ragas的具体案例调试过程。
高级RAG(四)：RAGAs评估
热门推荐
weixin_42608414的博客
01-03 2万+
RAGAs (Retrieval-AugmentedGenerationAssessment) 它是一个框架(github官方文档question：用户输入的问题。answer：从 RAG 系统生成的答案(由LLM给出)。contexts：根据用户的问题从外部知识源检索的上下文即与问题相关的文档。： 人类提供的基于问题的真实(正确)答案。这是唯一的需要人类提供的信息。
RAGAs评估工具：用指标与LLM优化你的RAG管道性能
2401_85379281的博客
12-02 937
截至目前，我们知道构建一个检索增强生成（RAG）应用的证明概念很简单，但要使其投入生产却非常困难。由于 RAG 管道中不同组件的存在，使 RAG 管道的性能达到令人满意的状态尤其困难。在评估 RAG 管道时，你必须单独和一起评估其组件，以了解 RAG 管道是否以及在哪里还需要改进。此外，为了了解您的 RAG 应用程序的性能是否在提高，您必须对其进行定量评估。为此，您需要两个要素：一个评估指标和一个评估数据集。目前，确定合适的评估指标和收集良好的验证数据是一个活跃的研究领域。
全网最全RAG评估指南：全面解析RAG评估指标并提供代码示例
xx_nm98的博客
08-01 2292
最近我一直在关注和优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）相关的内容，总结了一下RAG的痛点和最佳实践，然后重点会介绍如何评估RAG。
使用RAGAs + LlamaIndex进行RAG评估
安静的软件工程师
02-24 2532
使用RAGAs + LlamaIndex进行RAG评估
RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测篇
Java架狗师知识框架速查表
11-18 1345
本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统的评估方法和框架。首先，文章解释了为什么需要对RAG进行评测，并介绍了如何合成RAG测试集。接着，文章探讨了RAG的两种主要评估方法：独立评估和端到端评估，分别涉及检索模块和生成模块的评估。文章还介绍了RAG的关键指标和能力，包括答案的准确性、相关性和上下文的相关性。最后，文章介绍了两种新的RAG评估框架：RAGAS和ARES，它们通过自动化和合成数据集来提高评估的准确性和效率。通过这些内容，文章为RAG系统的开发和优化提供了全面的评估指南。
RAG技术实现四大核心挑战
FeelTouch Labs
04-13 1341
导读随着技术的深入应用，如何高效利用大模型技术优化用户体验，同时应对其带来的诸多挑战？本文将从RAG的发展趋势、技术挑战、核心举措以及未来展望四个维度总结我们应对挑战的新的思路和方法。一、背景自2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT-3.5以来，预训练大模型技术开启了指数级发展进程。这一革新热潮在2023年3月至4月达到阶段性高峰：阿里通义千问和百度文心一言等国内头部企业相继发布自主训练的大模型，正式宣告人工智能领域迈入大模型驱动的新纪元。
正本清源：原生RAG入门案例拆解（企业规章制度问答）+ 技术栈全景
欢迎来到我的博客
08-27 1090
在 Agent 和 Context Engineering 概念满天飞的时候，回过头来重温下原生 RAG 似乎有些逆潮流。但正本清源或许是更加务实的做法。anyway，下周进一步介绍利用 LangChain、LlamaIndex 等框架，结合简历筛选分析场景，构建更加一个复杂 RAG 应用，感兴趣的可以蹲一蹲。然后9月第一周更新鸽了很久的京东joyagent二开案例演示。
【AIGC】大模型面试高频考点-RAG系统评估
LeeZhao的博客
12-04 2093
AIGC面试高频考点
人工智能利用Ragas评测RAG系统的
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
03-03 975
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。
用 RAGAS 评估 RAG 管道初学者指南
数智笔记
05-20 2509
RAG工作流帮助我们管理和利用来自各种来源的数据，以提供准确和相关的结果。从不同的来源收集数据，如文本文件、PDF、网站、数据库或API。例如，Llama Hub提供了许多连接器，使这一步骤更容易。在索引阶段，系统将原始数据转换为向量嵌入并组织它们。使用句子转换模型将每个文档或数据片段转换为捕捉语义含义的高维向量。然后将这些向量组织成高效的数据结构，通常是n维树或哈希映射，以实现快速的相似性搜索。保存索引数据和标签，以便以后无需再次组织。将查询转换为向量，并使用余弦相似度或其他距离度量与索引向量进行比较。
Advanced RAG 03：运用 RAGAs 与 LlamaIndex 评估 RAG 应用
Baihai_IDP的博客
04-17 1186
作者 | Florian June编译 | 岳扬🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群，追踪前沿热点，共探技术难题~如果你已经为某个真实业务系统开发了检索增强生成（RAG）应用程序，可能会想了解该 RAG 应用的效果如何。换句话说，您可能想评估该 RAG App 的性能。另外，如果发现现有的 RAG 应用效果不佳，可能还需要验证使用的 RAG 性能优化方法是否有效。换句话说，需要进行评估，确定这些性能优化方法是否起了作用。在本文，我们首先介绍了由 RAGAs（Retrieval Augment
如何评估一个RAG（检索增强生成）系统
weixin_43829633的博客
04-16 3081
总体上 RAGAs 框架中的指标拆的比较细，考虑的比较全面，大家可以重点阅读下项目整体文档，然后借鉴下部分指标整合进自己的设计，而生成式搜索引擎中的方案，从实践出发，提炼的指标虽然少，但是能够很好的评估出 RAG 应用的效果，直接采用，系统也不需要过多工作量。
RAG系列：系统评估 - 一文详解五个主流评估指标
weixin_59191169的博客
06-03 2271
我们将 RAG 系统主要分为问题理解、检索召回以及答案生成这三个模块，因此对 RAG 系统的评估也是围绕问题（Question）、检索到的上下文（Retrieved Context）、实际答案（Actual Answer）、参考答案（Reference Answer） 这四个维度开展，通过衡量这四个维度之间的相关性来评估 RAG 系统的有效性。
如何全面评估一个 RAG 系统？从检索到生成的深度解析
cooldream2009的博客
07-28 1018
RAG 的整体效果不仅依赖于底层大语言模型的能力，还涉及检索组件的准确性、Prompt 模板设计的合理性、回答内容的可信性和系统响应能力等多个维度。一套优秀的 RAG 系统，需要在“检索 → 生成 → 评估 → 优化”的闭环中持续迭代。而评估，正是这个闭环中的关键一环。本文将带你系统梳理 RAG 的评估逻辑，介绍评估的核心维度、主流方法与工具，帮助你构建一套健壮、可信、高效的 RAG 系统。
RAG评估方法-四种方法、两个自动化评估工具，中文/英文RAG评估数据集
m0_46850835的博客
02-29 1万+
RAG自动评估工具，RAG自动数据生成，RAG公开数据集，RAG中文数据集，RAG英文数据集
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

曼城周杰伦

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值