导语: 近年来,随着大语言模型 (LLM) 的迅速发展,检索增强生成 (RAG) 技术应运而生,为信息检索和自然语言处理领域带来了新的突破。RAG 将 LLM 与外部知识库相结合,能够更准确、更智能地回答用户问题。然而,如何有效评估 RAG 应用的效果成为了一个关键问题。本文将介绍 RAGAs 框架,一种专门用于评估 RAG 流程的工具,并结合实际案例,详细阐述其使用方法和优势。
一、RAG 技术面临的评估挑战
传统的 LLM 评估方法主要关注模型的语言生成能力,而 RAG 应用的评估则更为复杂,需要考虑检索和生成两个环节的协同作用。具体来说,RAG 应用的评估面临以下挑战:
- 检索环节: 如何评估检索到的信息与用户问题的相关性?如何确保检索到所有必要的信息?
- 生成环节: 如何评估生成答案的真实性和相关性?如何判断答案是否忠实于检索到的信息?
为了解决上述挑战,我们需要一个专门针对 RAG 流程的评估框架,能够全面、客观地衡量 RAG 应用的性能。
二、RAGAs 框架:为 RAG 应用量身定制的评估利器
RAGAs (Retrieval-Augmented Generation Assessment) 框架应运而生,为 RAG 应用的评估提供了一套完整的解决方案。该框架的主要特点包括:
- 组件化评估: RAGAs 将 RAG 流程分解为检索和生成两个组件,并针对每个组件定义了相应的评估指标,例如:
- 检索组件: 上下文相关性 (
context_relevancy
)、上下文召回率 (context_recall
) - 生成组件: 真实性 (
faithfulness
)、答案相关性 (answer_relevancy
)
- 检索组件: 上下文相关性 (
- 无参考评估: 不同于传统的依赖人工标注答案的评估方法,RAGAs 采用无参考评估的方式,利用 LLM 自动判断答案的质量,大大降低了评估成本和主观性。
- 易于使用: RAGAs 提供了简单易用的 Python 接口,可以方便地集成到现有的 RAG 应用中。
三、RAGAs 框架使用方法详解
下面我们以一个简单的问答系统为例,演示如何使用 RAGAs 框架评估其性能。
1. 准备评估数据
首先,我们需要准备一些测试问题 (question
)、标准答案 (ground_truths
) 以及对应的检索结果 (contexts
)。其中,ground_truths
仅用于计算 context_recall
指标,其他指标的计算无需人工标注。
from datasets import Dataset
questions = [
"法国的首都是哪里?",
"谁发明了电话?",
"珠穆朗玛峰有多高?",
]
ground_truths = [
["法国的首都是巴黎。"],
["亚历山大·格拉汉姆·贝尔发明了电话。"],
["珠穆朗玛峰高约8848.86米。"],
]
# 模拟检索结果
contexts = [
["法国是一个位于欧洲西部的国家,其首都和最大城市是巴黎。"],
["电话是由亚历山大·格拉汉姆·贝尔发明的。"],
["珠穆朗玛峰是世界上海拔最高的山峰,海拔8848.86米。"],
]
# 将数据组织成 Hugging Face 数据集格式
data = {
"question": questions,
"contexts": contexts,
"ground_truths": ground_truths,
}
dataset = Dataset.from_dict(data)
2. 使用 RAG 流程生成答案
接下来,我们需要使用 RAG 流程对测试问题进行回答,并将生成的答案 (answer
) 添加到数据集中。
# ... RAG 流程代码 ...
answers = []
for question in questions:
answer = rag_pipeline.run(question)
answers.append(answer)
dataset = dataset.add_column("answer", answers)
3. 使用 RAGAs 框架进行评估
最后,我们可以使用 RAGAs 框架对 RAG 流程进行评估。
from ragas import evaluate
from ragas.metrics import (
context_precision,
context_recall,
faithfulness,
answer_relevancy,
)
# 选择需要评估的指标
metrics = [
context_precision,
context_recall,
faithfulness,
answer_relevancy,
]
# 进行评估
results = evaluate(dataset=dataset, metrics=metrics)
# 打印评估结果
print(results.to_pandas())
四、RAGAs 框架的优势和未来展望
RAGAs 框架的出现,为 RAG 应用的评估提供了一种高效、客观的解决方案。相比传统的评估方法,RAGAs 框架具有以下优势:
- 自动化程度高: 无需人工标注答案,大大降低了评估成本。
- 评估指标全面: 涵盖了检索和生成两个环节的关键指标,能够更全面地反映 RAG 应用的性能。
- 易于使用: 提供简单易用的 Python 接口,方便集成到现有的 RAG 应用中。
未来,随着 RAG 技术的不断发展,RAGAs 框架也将不断完善和改进,为 RAG 应用的评估提供更加精准、高效的工具和方法。
参考文献
- Monigatti, Leonie. "Evaluating RAG Applications with RAGAs." 宝玉的分享, 13 Dec. 2023, baoyu.io/translations/rag/evaluating-rag-applications-with-ragas.
- "Py之Ragas:Ragas(一款用于评估检索增强生成RAG流程的评估框架)的简介、安装、使用方法之详细攻略." CSDN, blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/131238556.
- "如何利用框架,使用大模型评估RAG效果(附文档代码) - 大模型知识库|大模型训练|开箱即用的企业大模型应用平台|智能体开发|53AI." 53AI, www.53ai.com/news/qianyanjishu/2285.html.