综合指南
RAG 评估最佳实践
了解如何评估、校准和优化您的 RAG 应用程序以实现长期成功。
您将学到什么
本指南涵盖
- 全面的 RAG 评估推荐框架
- 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
- 测试期间需要监控的基本指标，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
您将学习通过测试以下方面来维持 RAG 性能：
- 搜索精度
- 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，检索到的信息将进行处理并与原始查询结合。
生成响应
利用增强信息，语言模型生成对原始查询的响应。
为什么评估您的 RAG 应用程序？
本指南将概述常见问题以及避免这些陷阱的建议。
缺乏精度
召回率低
“迷失在中间”
推荐评估框架
在本指南中，我们探讨了三个流行的框架，它们可以帮助简化您的评估过程。
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 是一款旨在监控和观察 AI 系统（包括 RAG 管道）的工具。
阅读 Qdrant 的 RAG 评估最佳实践指南，深入了解
为什么 RAG 评估对您的 AI 成功至关重要
全面评估的推荐框架
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
测试期间需要监控的基本指标