作用:Answer Correctness包含了语义相似性和事实相似性两个方面,语义相似性就是Answer Similarity,事实相似性评估的是将Answer分解为要点之后, 看这些要点能在Truths推理而来的程度。 做法: 计算Answer Similarity(AS),作为语义相似性. 用LLM提取Answer中的要点, 设要点的数量为|Sa| 用LLM检验这些要点是否可以容Truths中...
1)使用Embed模型分别向量化answer和ground truth。 2)使用余弦相似度计算两个向量。 表达式: ans_sim = Cosine(Embed(answer),Embed(ground_truth)) 答案正确性Answer Correctness 说明: 在RAGAS中,使用F1值来表示模型答案的正确性。TP,FP,FN的计算由3.7的答案语义相似性得来。 表达式: F1值的计算为: 其中的0.5...
该指标能够反映检索到的内容是否仅包含解答用户问题所需的信息。 答案正确性(Answer Correctness):评估生成的答案是否正确。该指标需要基于人类提供的真实答案进行计算,是评估RAG应用性能的重要指标之一。三、RAGAs使用流程 使用RAGAs评估RAG应用的流程相对简单,主要包括以下几个步骤:准备数据:收集用户提问、向量数据库检索的...
score = { "context_utilization": float, "context_relevancy": float, "context_recall": float, "answer_similarity": float, "answer_correctness": float, "context_entity_recall": float, } 接下来,我们将逐步构建完整的评估链路,并将其记录到 Comet LLM [3] 以进行监控。 高级提示链路监控 在基于 ...
此外,RAGas还提供了答案准确性(answer correctness)、上下文利用率(context utilization)、上下文实体召回率(context entity recall)和噪声敏感度(noise sensitivity)等额外评估维度,以更全面地衡量RAG系统的性能。二、评估指标计算方法 忠实性(faithfulness): 将生成的答案拆解成一组陈述语句。 针对每个陈述语句,检查其是否...
result = evaluate( data, metrics=[ context_precision, faithfulness, answer_relevancy, context_recall, context_relevancy, answer_correctness, answer_similarity ], raise_exceptions=False)print(result)我评估示例数据集的结果如下：{ 'context_precision': 0.9000, 'faithfuln...
生成角度可以从忠实性 faithfulness 和回答相关性 answer relevancy 评估,而检索则从上下文精度(context precision)和上下文召回(context recall)上来测评。当然 ragas 不止这四种评测,还有答案准确性(answer correctness),上下文利用率(context utilization),上下文实体召回率(context entity recall)和噪声敏感度(noise sensiti...
答案正确性 Answer Correctness 答案正确性评估生成的答案answer与基本事实ground truth相比的准确性。此评估值范围在 0 到 1。分数越高,表示生成的答案与基本事实之间的一致性越高,正确性越高。 答案正确性包含两个关键方面:生成的答案与基本事实之间的语义相似性以及事实相似性。这些方面使用加权方案组合起来,以...
代码示例from datasets import Datasetimport osfrom ragas import evaluatefrom ragas.metrics import faithfulness, answer_correctnessos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"data_samples = {'question': ['When was the first super bowl?', 'Who won the most super bowls?'],'answer': ['The...
from ragas.metrics import faithfulness,answer_relevancy,context_relevancy,context_recall,context_precision,answer_similarity,answer_correctness from datasets import Dataset from ragas import evaluate, RunConfig from langchain_community.llms.tongyi import Tongyi ...