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醒来明月讲解用 Ragas 量化评估 RAG 系统

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先了解这件事

AI 综述

掘金作者醒来明月发文介绍开源评估框架 Ragas 的用法：它以 LLM 作为评判者，把 RAG 系统表现拆为检索质量、生成质量、事实正确性三条主线，每条给出 0～1 的可比分数，用于直观查看 RAG 的准确率。接入时只需让 RAG 流程额外输出 retrieved_contexts 等中间产物，不改检索和生成逻辑；无参考指标可零标注起步，判断回答是否正确则需有参考指标。Ragas 本身不负责检索和生成，采用 Apache-2.0 协议开源；其忠实度指标有基于 Vectara HHEM-2.1-Open 分类器的官方实现 FaithfulnesswithHHEM，该模型免费、体积小、可本地部署。

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最新进展10月19日 23:21

用 Ragas 量化评估 RAG 系统效果

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月19日

23:21
掘金
用 Ragas 量化评估 RAG 系统效果
Ragas 是一个以 LLM 作为评判者的开源评估框架，把 RAG 系统的表现拆成检索质量、生成质量、事实正确性三条主线，每条给出可比的 0～1 分数。接入时只需让 RAG 流程额外输出 retrieved_contexts 等中间产物，不改检索和生成逻辑；无参考指标可零标注起步，有参考指标才能回答答得对不对。

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