Ragas

Ragas 是一个框架，旨在评估 检索增强生成 (RAG) 流水线的性能，解决了评估这些系统中检索和生成组件的挑战。它提供了结构化的指标，如可靠性、答案相关性和上下文利用率，这些指标有助于评估基于 RAG 系统的有效性。我们的开发者发现，它在运行定期评估以微调参数（如 top-k 检索和嵌入模型）时非常有用。一些团队将 Ragas 集成到每天运行的流水线中，以便在提示模板或模型发生变化时进行评估。虽然它的指标提供了可靠的见解，但我们担心该框架可能无法捕捉复杂 RAG 流水线的所有细微差别和复杂交互，因此建议考虑额外的评估框架。尽管如此，Ragas 在生产环境中简化 RAG 评估的能力使其脱颖而出，为数据驱动的改进提供了宝贵的支持。