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tonic_validate入门指南 - 评估RAG系统响应质量的强大工具

RayRay
Tonic ValidateLLM评估数据安全RAG系统性能监测Github开源项目

tonic_validate

tonic_validate简介

tonic_validate是一个强大的开源框架,用于评估检索增强生成(RAG)应用程序的响应质量。它提供了一系列指标来衡量RAG系统的各个方面,包括答案正确性、检索精度、增强准确性等。

主要功能

  • 提供多种评估指标,如答案相似度、检索精度、增强精度等
  • 支持使用OpenAI、Azure、Google等多种LLM模型进行评分
  • 可视化评估结果,提供免费的UI界面
  • 支持CI/CD集成,可在代码审查过程中自动运行评估

快速开始

  1. 安装tonic_validate:
pip install tonic-validate
  1. 创建评分器和基准:
from tonic_validate import ValidateScorer, Benchmark

scorer = ValidateScorer()
benchmark = Benchmark(
    questions=["What is the capital of France?"],
    answers=["Paris"]
)
  1. 定义RAG系统回调函数:
def get_rag_response(question):
    return {
        "llm_answer": "Paris",
        "llm_context_list": ["Paris is the capital of France."]
    }
  1. 运行评分:
run = scorer.score(benchmark, get_rag_response)
  1. 查看结果:
print(run.overall_scores)

深入学习

tonic_validate为开发者提供了一个强大而灵活的工具,用于全面评估和改进RAG系统。无论您是刚开始构建RAG应用,还是想要优化现有系统,tonic_validate都是一个值得尝试的优秀工具。

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