RAGas深度测评全面解析评估框架

在当今人工智能领域，检索增强生成（RAG）系统已成为研究与应用热点。然而，如何准确评估RAG系统的性能，一直是业界面临的挑战。RAGas（Retrieval-Augmented Generation Assessment）作为一款专为评测RAG流程而设计的评估框架，凭借其全面的评估指标和高效的评估流程，为RAG系统的性能评估提供了有力工具。

ragas-">一、RAGas核心评估指标

RAGas从检索和生成两个维度对RAG系统进行全面评估，具体包括四大核心指标：

1. 上下文相关性（context_relevancy）：也称上下文精度（context_precision），衡量检索到的上下文与问题之间的相关程度。高相关性意味着检索系统能够准确捕捉到与问题紧密相关的信息。
2. 上下文召回（context_recall）：评估检索系统检索所有必要信息以回答问题的能力。召回率越高，表明检索系统越能全面覆盖问题所需的信息。
3. 忠实性（faithfulness）：衡量生成的答案在给定上下文中的事实一致性。忠实性越高，表示答案越能准确反映上下文中的信息，避免了生成与上下文不符的虚假答案。
4. 答案相关性（answer_relevancy）：评估生成的答案与问题之间的相关程度。高相关性答案不仅包含问题的核心信息，还能避免冗余和不完整信息，提升答案的质量。

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

1. 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，检查其是否能从给定的上下文中推断得出。
   • 计算忠实度得分：score=(number_of_inferred_statements/number_of_generated_statements)*100。

2. 答案相关性（answer_relevancy）：

   • 利用大型语言模型（LLM）从生成的答案中逆向推导出“n”种问题变体。
   • 计算生成的问题与实际问题的平均余弦相似度。

三、RAGas在数据集生成与评估流程中的应用

1. 数据集生成：

   • RAGas能够从数据集中自动生成测试集，极大地降低了人力投入。
   • 通过配置问题的难易分布和类型，生成涵盖生产中遇到的各种类型问题的数据集。

2. 评估流程：

   • 准备评估数据集，包括问题（question）、答案（answer）、上下文（contexts）和基本事实（ground_truth）。
   • 使用RAGas框架的API对RAG系统进行评估，获取各项指标的得分。
   • 根据得分分析RAG系统的性能，识别潜在问题并进行优化。

四、RAGas在实际使用中的优势和局限性

优势：

• 全面的评估指标：覆盖检索和生成两个维度，提供多个评估维度，能够全面衡量RAG系统的性能。
• 高效的评估流程：自动化数据集生成和评估过程，降低人力投入，提高评估效率。
• 与主流框架兼容：支持多种大型语言模型（LLM）框架，易于整合进现有的RAG系统开发流程。

局限性：

• 数据集生成质量不稳定：受大语言模型（LLMs）生成能力限制，可能无法生成多样化、高质量的样本。
• 本地化支持不足：目前主要支持英文Prompt，对于中文等其他语言的支持有限。

五、实例展示

以某RAG系统为例，使用RAGas进行评估。通过准备包含问题、答案、上下文和基本事实的数据集，并运行评估流程，得到各项指标的得分。根据得分分析，发现该RAG系统在上下文召回和答案相关性方面表现较好，但在忠实性方面存在不足。针对这一问题，对RAG系统进行优化，提升答案生成过程中对上下文的利用率和准确性。

六、结语

RAGas作为一款专为评测RAG流程而设计的评估框架，凭借其全面的评估指标、高效的评估流程和与主流框架的兼容性，在RAG系统性能评估方面发挥着重要作用。虽然在实际使用中存在一定的局限性，但随着技术的不断进步和完善，相信RAGas将为RAG系统的性能提升和优化提供更加有力的支持。

在构建和优化RAG系统的过程中，千帆大模型开发与服务平台能够提供强大的技术支持和丰富的功能。通过集成RAGas评估框架，千帆大模型开发与服务平台能够更全面地评估RAG系统的性能，帮助开发者快速定位和优化问题，提升RAG系统的整体表现。因此，对于正在构建或优化RAG系统的开发者来说，千帆大模型开发与服务平台无疑是一个值得考虑的选择。