context_recall_chain = RagasEvaluatorChain(metric=context_recall)# 测试数据集eval_questions = ["纽约市的名字是怎么得来的?",]eval_answers = ["纽约市的名字“纽约”来源于荷兰战败后将新阿姆斯特丹割让给英国的事件。",]examples = [{"query": q, "ground_truths": [eval_answers[i]]} for i, q ...
4.1 ragas,无参考答案的评估 4.2 LangChain 的 auto-evaluator:利用大模型对答案进行评估 4.3 LangChain 官网的评估中心:Evaluation | ️ Langchain;langchain/evaluation APIs | ️ Langchain 4.4 通用LLM评估 4.5 通用LLM测试数据集 5 LLMs Hubs 6 在线视频教程 7 文章教程 第零部分:文献综述 RAG 理论介绍...
幸运的是,这些指标的计算在langChain都已经实现,直接调用即可!https://github.com/blackinkkkxi/RAG_langchain/blob/main/learn/evaluation/RAGAS-langchian.ipynb 这有整个完整的流程参考! 先定义好prompt: 明确告知LLM根据question和context生成answer,不要自己胡乱联想,不知道就是不知道! fromlangchainimportPromptTem...
from_chain_type(llm, retriever=retriever, return_source_documents=True);RagasEvaluatorChain:用于评估RAG的性能,包括上下文相关性、召回性、忠实性和答案相关性等指标。RagasEvaluatorChain faithfulnessChain = RagasEvaluatorChain(metric=faithfulness);通过这些APIs,开发者可以对RAG程序进行更细致的调整和优化,以提高LLM...
图一:Ragas 针对 RAG 系统的三个评估维度 做开发的同学不管用没用过,对TDD(Test-Driven Development)的大名总归是听过的,类似的,开发大模型应用的时候也应该有个对应的MDD(Metrics-Driven Development) 的概念,最舒服的姿势肯定是预先定义好业务的场景、用到的数据、设定的指标以及需要达到的分值,然后按部就班的...
上篇文章【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我们详细讲解了RAGAs的原理和实现方式,今天我们完整的实战一遍。将RAGAs集成在LangChain的RAG应用中,同时打通LangSmith平台,使评估过程可视化。 实践完之后,通过LangSmith平台,还会有意外收获:带你看看如何利用LangSmith平台来有效学...
针对RAG 系统的效果评估最近好像大家都关注的比较多,还有一个专门针对 RAG 效果评测的 Ragas(GitHub - explodinggradients/ragas: Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines) 库,我们看到LangSmith也针对 Ragas 做了一些集成方面的优化,效果评估一直就是 LangSmith 的主打方向,话说回...
基于LLM的评估框架:LangChain、RAGAS、LangSmith 4. 学术基准 基准测试数据集(如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等)涵盖一系列语言任务,例如问答、文本完成、摘要、翻译和情感分析。 5. 标准量化指标 BLEU 分数、ROUGE 分数、困惑度等定量指标衡量生成的文本与特定任务的参考数据之间的表面相似性。但是,它们可能无法捕获 LLM...
总结一下,关于 RAG 我们的方法论是首先有一个效果评测(RAGAS)创建 baseline,在此基础之上通过上面讲到的各种方法进行优化,每次小步快跑,分高的上分低的下,不要迷信大佬。 至此,我们针对“家里有数”的大 B 端组织提出了三步走的路线图: RAG:先把手头的文档 RAG 化找找感觉,理解一下 LLM 怎么用,什么是 ICL...
这就是 Ragas(RAG 评估)发挥作用的地方。 RAG 框架 fastRAG 1.2k星 链接: github.com/IntelLabs/fafast RAG是一个高效、优化的检索增强生成管道的研究框架,融合了最先进的技术LLMs和信息检索。 fastRAG 旨在为研究人员和开发人员提供全面的工具集,以推进检索增强生成。 RAG-Flow 12.8k星 链接: github.com/...