ragas学习资料汇总 - 用于评估RAG管道的开源框架

ragas - 开源RAG评估框架

ragas是一个用于评估检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)管道的开源框架。它提供了一系列工具和指标,帮助开发者评估和改进RAG系统的性能。

项目简介

RAG是一种将外部知识集成到大语言模型中的技术,可以增强模型的知识储备和回答能力。但是评估RAG系统的性能并不容易,这就是ragas发挥作用的地方。

ragas提供了基于最新研究的评估工具,可以对RAG管道进行全面的性能评估,包括:

• 自动评估指标
• 合成评估数据生成
• 生产环境中的质量监控
• 与CI/CD集成的持续评估

安装使用

可以通过pip安装ragas:

pip install ragas

或者从源码安装:

pip install git+https://github.com/explodinggradients/ragas

快速开始

以下是一个简单的示例代码:

from datasets import Dataset 
import os
from ragas import evaluate
from ragas.metrics import faithfulness, answer_correctness

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"

data_samples = {
    'question': ['When was the first super bowl?', 'Who won the most super bowls?'],
    'answer': ['The first superbowl was held on Jan 15, 1967', 'The most super bowls have been won by The New England Patriots'],
    'contexts' : [['The First AFL–NFL World Championship Game was an American football game played on January 15, 1967, at the Los Angeles Memorial Coliseum in Los Angeles,'], 
    ['The Green Bay Packers...Green Bay, Wisconsin.','The Packers compete...Football Conference']],
    'ground_truth': ['The first superbowl was held on January 15, 1967', 'The New England Patriots have won the Super Bowl a record six times']
}

dataset = Dataset.from_dict(data_samples)

score = evaluate(dataset,metrics=[faithfulness,answer_correctness])
score.to_pandas()

学习资源

1. 官方文档 - 详细的使用说明和API文档

2. GitHub仓库 - 源代码和示例

3. Quickstart Notebook - 交互式的快速入门教程

4. Discord社区 - 讨论问题和获取支持

5. 视频教程 - 评估RAG系统的详细讲解

社区评价

ragas受到了LLM和RAG领域专家的高度认可:

LlamaIndex团队评价ragas是一个全面评估RAG应用的流行框架。

OpenAI在开发者日活动中直接推荐了ragas作为RAG评估框架。

总结

ragas为RAG系统的评估提供了一个强大而灵活的工具集。无论你是刚开始接触RAG,还是正在构建生产级应用,ragas都能帮助你更好地理解和改进系统性能。欢迎探索ragas,提升你的RAG应用质量!