80 LlamaIndex 响应评估全攻略

LlamaIndex 响应评估全攻略

在大型语言模型（LLM）的应用开发中，评估生成的响应质量是提升应用性能的关键步骤。LlamaIndex 提供了丰富的评估模块，帮助开发者有效地衡量和优化 LLM 的输出。本文将详细介绍如何使用 LlamaIndex 进行响应评估。

使用 BaseEvaluator

LlamaIndex 中的所有评估模块都继承自 BaseEvaluator 类，该类包含两个主要方法：

1. evaluate 方法：接受查询、上下文、响应和额外关键字参数。

   def evaluate(
       self,
       query: Optional[str] = None,
       contexts: Optional[Sequence[str]] = None,
       response: Optional[str] = None,
       **kwargs: Any,
   ) -> EvaluationResult:
   

2. evaluate_response 方法：提供一个替代接口，接受一个 LlamaIndex 的 Response 对象（包含响应字符串和源节点），而不是单独的上下文和响应。

   def evaluate_response(
       self,
       query: Optional[str] = None,
       response: Optional[Response] = None,
       **kwargs: Any,
   ) -> EvaluationResult:
   

这两个方法功能相同，但在直接使用 LlamaIndex 对象时更简单。

使用 EvaluationResult

每个评估器在执行时会输出一个 EvaluationResult：

eval_result = evaluator.evaluate(query=..., contexts=..., response=...)
eval_res