这些指标衡量响应的准确性和相关性。 由于RAGAS结果对象在不同版本中可能具有不同的结构,我们尝试几种不同的方法来获取指标。首先,我们尝试将结果对象用作字典。如果失败,我们尝试使用正则表达式从结果的文本表示中提取值。这种方法允许我们在不同版本的RAGAS中工作。 我们将结果指标更新到Langfuse中的评估跟踪中。如果...
参考文档:https://python.langchain.com/docs/modules/chains/#legacy-chains RetrievalQA是 LangChain对问答类Chain的高层封装,它内部首先做检索步骤,然后将检索到的文档给到 LLM 生成结果。 0.4 提问,运行QA链,得到RAG结果 question = "纽约市的名字是怎么得来的?"result = qa_chain({"query": question})# r...
选择Python, 获取API 密钥 。 将生成的密钥另存为 NVIDIA_API_KEY、 从那里,您应该可以访问端点。现在,安装 LangChain、NVIDIA AI 端点和 Ragas: pip install langchain pip install langchain_nvidia_ai_endpoints pip install ragas 下载医疗数据集 接下来,下载 Kaggle MACCROBAT 数据集 。您可以直接从 Kaggle...
1、搭建环境需要c++编译能力(安装 Microsoft Visual Studio,Microsoft Visual C++ ,版本大于2014),python>3.9 2、网上很多都是安装langchain,但是运行代码都提示 Deprecated,直接安装新版的 langchain_community 3、网上都是建议安装ragas=0.0.22版本,原因都是 langchain 还没有对 ragas 0.1 及以后版本作兼容,发现不需...
选择Python,获取 API 密钥。 将生成的密钥另存为NVIDIA_API_KEY、 从那里,您应该可以访问端点。 现在,安装 LangChain、NVIDIA AI 端点和 Ragas: pipinstalllangchain pipinstalllangchain_nvidia_ai_endpoints pipinstallragas 下载医疗数据集 接下来,下载Kaggle MACCROBAT 数据集。您可以直接从 Kaggle 下载数据集(需...
RAGChecker 提供了多种使用方法,包含命令行、python 编码等方式,还可以与主流 LLM 开发框架集成,如 llamaindex。 安装 pip install ragchecker python -m spacy download en_core_web_sm 1. 2. 复制 使用命令行 ragchecker-cli \ --input_path=examples/checking_inputs.json \ ...
File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ragas/executor.py", line 34, in sema_coro return await coro File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ragas/executor.py", line 59, in wrapped_callable_async raise e File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ragas/executor.py", line...
在测评过程中,需要模拟用户跟 RAGFlow 对话的过程,先创建会话,然后通过 SDK API 进行交互,获取回答后,再进行评测。这里建议使用 Python API,涉及到包括: 查询dataset,也就是查询知识库,list_datasets 查询助理,list_chats 创建新助理,create_chat 创建会话,create_session ...
content_copyUse code with caution.Python 在这个模板中,我们在 system prompt 中指定 LLM 模型应该分析 「步骤 1」 中的query,分析 「步骤 2」 中检索到的 context,并遵守 「步骤 3」 中的生成指令。 「准备评估有效负载」 我们先按顺序迭代每个模块。我们已经定义了 「PromptTemplate」,并将 question 字段设...
我们目前使用的版本是0.1.3,直接使用 pip 进行安装就可以。 pip install ragas 相关依赖库的版本: langchain 0.1.11 langchain-core 0.1.30 ragas 0.1.3 transformers 4.38.2 torch 2.1.2+cu121 sentence-transformers 2.5.1 新建数据集 RAGAS 需要使用HuggingFace标准的 dataset 的格式,因此我们可以根据现有的格式...