二、使用RAGAs+LlamaIndex进行RAG评估 主要流程如图6所示: 图6:主要流程 2.1 环境配置 使用pip安装ragas,并检查当前版本。 (py) Florian:~ Florian$ pip list | grep ragas ragas 0.0.22 如果您使用pip-install-git+https://github.com/explodinggradients/ragas.git安装最新版本(v0.1.0rc1),但该版本不支持Llam...
安装ragas:使用以下命令通过 pip 安装 ragas。 pip install ragas 然后,检查 ragas 的当前版本。 (py) Florian:~ Florian$ pip list | grep ragas ragas 0.0.22 值得一提的是, 使用pip install git+https://github.com/explodinggradients/ragas.git安装最新版本(v0.1.0rc1)的ragas,则不支持 LlamaIndex。 然...
安装ragas:使用以下命令通过 pip 安装 ragas。 pip install ragas 然后,检查 ragas 的当前版本。 (py) Florian:~ Florian$ pip list | grep ragas ragas 0.0.22 值得一提的是, 使用pip install git+https://github.com/explodinggradients/ragas.git安装最新版本(v0.1.0rc1)的ragas,则不支持 LlamaIndex。 然...
pip install ragas llama-index(2)导入相关库并设置环境:接下来,导入相关库并设置必要的环境变量和全局变量。例如,设置OpenAI API密钥和LlamaIndex的目录路径等。(3)构建RAG查询引擎:使用LlamaIndex构建一个RAG查询引擎。这包括加载文档、创建向量索引和查询引擎等步骤。(4)运行评估:将准备好的数据输入到RAGAs评估框架...
在本文,我们首先介绍了由 RAGAs(Retrieval Augmented Generation Assessment)[1] 提出的 RAG 评估指标,RAGAs 是一个用于评估 RAG pipelines 的框架。然后,我们将解释如何使用 RAGAs + LlamaIndex 实现整个评估流程。 01 RAG 评估指标 简单来说,RAG 流程涉及三个步骤:输入用户提供给系统的问题或者需要解决的任务(input...
我们之前介绍过一些 RAG (Retrieval Augmented Generation)的评估工具,比如 Turlens、Ragas 等,它们的评估指标丰富、使用方便,但它们始终是独立的第三方工具,需要和LLM(大语言模型)开发框架(LangChain、LlamaIndex)进行集成才能使用,功能一旦更新不及时就会导致不可用的问题。
首先,需要使用LlamaIndex加载并准备数据用于索引。这包括从外部知识源中检索与问题相关的文档,并将其转换为适合LlamaIndex处理的格式。然后,使用LlamaIndex的VectorStoreIndex类构建索引,以便后续查询和检索。 评估指标选择: 在评估RAG应用时,需要选择合适的评估指标来衡量其性能。RAGAs评估框架提供了一系列专门为RAG系统设计...
检索上下文:LlamaIndex根据查询从知识库中检索相关的上下文信息。 生成答案:RAG应用利用检索到的上下文信息生成答案。 评估答案:使用RAGAs框架中的评估指标对生成的答案进行评估。通过计算忠实度、答案相关性和上下文相关性等指标的分数,量化RAG应用的性能。 结果分析与优化:根据评估结果,分析RAG应用在哪些方面存在不足,并...
应用RAGAs+LlamaIndex进行RAG评估时，主要流程包括环境配置、构建RAG查询引擎、评估数据集的构建以及指标选择等步骤。通过RAGAs与LlamaIndex的协同工作，我们可以获取关于RAG系统性能的全面反馈，包括上下文的精确性、召回率、相关性以及整体的评估结果。最后，通过分析评估结果，我们可以识别RAG系统的优势与不足，...
基准测试-RGB、RECALL、CRUD,评测工具-RAGAS、ARES.TruLens 1.9 RAG总结 二、lamaIndex LlamaIndex是一个开源的索引和搜索库,提供高效、可扩展的文本索引和检索功能. 2.1 LlamaIndex 特点 数据索引和检索:1.对大规模数据进行索引,支持多种数据源(文件、数据库、网络等);2.提供高效的检索机制,快速找到相关信息 ...