使用DeepEval和LlamaIndex评估RAG

DeepEval是一个开源Python库，用于评估各种LLM应用，提供50多种度量标准。

结合LlamaIndex框架，用户可以构建复杂的RAG管道。

DeepEval提供自定义度量标准构建器，便于评估特定领域的应用。

LlamaIndex允许构建强大的RAG管道，支持文本和多模态应用。

评估需要安装DeepEval和LlamaIndex。

DeepEval的度量标准包括答案相关性、忠实度和上下文精度。

答案相关性衡量LLM应用输出与用户输入的相关性。

忠实度衡量LLM输出与检索上下文内容的一致性。

上下文精度评估最相关的信息块是否优先排序。

RAG管道主要由检索器和生成器组成。

每个度量标准受到管道中不同参数的独特影响。

设置RAG应用时，使用VectorStoreIndex加载知识库文档。

创建测试用例以捕捉模型输出和检索上下文。

运行评估只需将测试用例和度量标准传入evaluate函数。

低忠实度分数表明模型未能很好地基于检索上下文提供答案。

可以通过实验不同模型来改善RAG性能。

DeepEval支持标准RAG度量和自定义度量。

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