综合指南
RAG 评估的最佳实践
了解如何评估、校准和优化您的 RAG 应用，以实现长期成功。
您将学到什么
本指南涵盖
- 推荐的全面 RAG 评估框架
- 如何识别和解决常见的 RAG 性能问题
- 使用自定义数据集的技术
- 测试期间需要监测的基本指标等等。
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如何评估 RAG 系统
本指南将教您如何评估 RAG 系统的准确性和质量。
容易出错的阶段
您将通过测试以下方面来学习如何保持 RAG 性能：
- 搜索精确度
- 召回率
- 上下文相关性
- 响应准确性。
信息检索
此阶段涉及从知识库或外部来源搜索和获取相关信息。
信息增强
在此阶段，检索到的信息被处理并与原始查询相结合
生成响应
使用增强后的信息，语言模型会根据原始查询生成响应。
为什么评估您的 RAG 应用？
本指南将概述常见问题以及避免这些陷阱的建议。
精确度不足
召回率低
“中间丢失”问题
推荐的评估框架
在本指南中，我们将探讨三个流行的框架，它们可以帮助简化您的评估流程。
Ragas 是一个用于评估检索增强生成系统的开源框架。
Quotient AI 是一个专注于构建和部署 RAG 系统的平台。
Arize Phoenix 是一款用于监测和可观察性的人工智能系统工具，包括 RAG 流水线。
阅读 Qdrant 的 RAG 评估最佳实践指南，深入了解：
为何 RAG 评估对您的 AI 成功至关重要
推荐的全面评估框架
如何识别和解决常见的 RAG 性能问题
使用自定义数据集的技术
测试期间需要监测的基本指标