答案正确性Answer Correctness 方面性指标评估Aspect Critique 3. 评估数据准备 3.1. RAG数据准备 3.2. RAGAS数据准备 4. 代码实践 4.1. 调用本地LLM+本地Embeding 4.2. 调用API(待补充) 5. 参考 1. RAGAS项目介绍 2023年5月15日,Ragas正式发布,这是一款用于评估检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG...
所需输入: Question(提取要点时会需要用到),Answer, Contexts 是否需要标注: 否 7.Answer Correctness (答案正确性) 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 ...
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...
使用从 ragas 导入的指标，用列评估数据集；问题、答案、上下文和基本事实。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...
2,answer_similarity, 生成答案和参考答案的相似性 |Scoresthesemanticsimilarityofgroundtruthwithgeneratedanswer.|crossencoderscoreisusedtoquantifysemanticsimilarity. 3,answer_correctness, 基于事实程度和语义相似性,判断答案是否正确 |Measuresanswercorrectnesscomparedtogroundtruthasacombinationof|factualityandsemanticsimilari...
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、向量数据库检索的上下文、LLM生成的答案以及人类提供的真实答案等信息,构建评估数据...
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...
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 ...
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...