全面评估:RAGChecker提供整体指标,用于评估整个RAG流程。 诊断指标:用于分析检索组件的诊断检索器指标。用于评估生成组件的诊断生成器指标。这些指标为针对性改进提供了有价值的见解。 细粒度评估:利用声明级别的蕴含操作进行细粒度评估。 基准数据集:一个包含4000个问题、涵盖10个领域的全面的RAG基准数据集(即将推出)。
RAGChecker为你的RAG系统提供全方位诊断 检索器组件基于声明召回率(CR)和上下文精确度(CP)进行评估,而生成器组件则通过上下文利用度(CU)、 langchain llama 数据集 生成器 召回率 原创 mb594bbce661473 7月前 64阅读 亚马逊开源RAG评估框架:RAGChecker,专治RAG回答不准 ...