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【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

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【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标_第1张图片

前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢？本文我们来了解一下。

文章目录

  • 推荐前置阅读
  • 0. RAG效果评估的必要性
  • 1. RAG评估方法
    • 1.1 人工评估
    • 1.2 自动化评估
      • 1.2.1.1 LangSmith
      • 1.2.1.2 Langfuse
      • 1.2.1.3 Trulens
      • 1.2.4 RAGAS
  • 2. 常用评估指标
    • 2.1 Trulens 的RAG三元组指标
    • 2.2 RAGAS的四个指标
    • 2.3 其它指标
  • 3. 总结
  • 参考

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    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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