如何利用 RAGAs 框架评估检索增强生成 (RAG) 应用效果

RAGAs框架及其应用评估

一、RAG 技术面临的评估挑战

传统的大规模语言模型评估方式通常侧重于模型的语言生成能力，而针对RAG应用的评估则更加复杂，需综合考量检索与生成两个阶段之间的协同效应。具体而言，RAG应用的评估过程中存在以下几个方面的难题：

• 检索阶段 : 如何判断所获取的信息与用户提出的问题之间是否存在关联？如何保障所有关键信息都能被准确检索到？
• 生成阶段 : 如何验证生成内容的真实性以及其与问题的相关程度？如何确认最终答案是否严格依据所检索到的信息进行构建？

为应对上述问题，有必要构建一个专门用于RAG流程的评估体系，该体系应具备全面且客观的特性，能够对RAG应用的整体表现进行有效衡量。

二、RAGAs 框架：为 RAG 应用量身定制的评估利器

RAGAs（Retrieval-Augmented Generation Assessment）框架的出现，为RAG应用的测评提供了一个系统化的解决路径。该框架具备以下主要特性：

• 模块化测评 : RAGAs将RAG流程划分为检索与生成两个模块，并针对每个模块制定了对应的评估标准，例如：
  • 检索模块 : 上下文相关性（context_relevancy）、上下文召回率（context_recall）
  • **生成