简化评估流程的现有框架
如果创建自己的评估系统让人感到不知所措，请不要担心 - 有一些很棒的现有框架已经为完成了很多繁重的工作。这些框架带有专门为评估 RAG 系统而设计的内置指标，可以更轻松地评估检索和生成性能。让我们看看一些最有帮助的。
RAGAS（检索增强生成评估）
RAGAS 是一个专门构建的框架，旨在评估 RAG 模型的性能。它包括评估检索和生成的指标，提供了一种全面的方法来衡量系统在每个步骤的表现。它还通过采用进化生成范例来提供综合测试数据生成。
Ragas 通过采用进化生成范式来实现这一目标，其中具有不同特征（例如推理、条件反射、多上下文等）的问题是根据提供的文档集系统地设计的。 — RAGAS 文档
ARES：使用合成数据的开源框架LLM法官
ARES是另一个强大的工具，它将数据生成和LLM结合在一起进行评价。 ARES 使用合成数据（由 AI 模型生成的数据，而不是从现实世界的交互中收集的数据）来构建可用于测试和完善 RAG 系统的数据集。 该框架还包括一个LLMJudge，它可以通过将模型输出与人类注释或其他参考数据进行比较来帮助评估模型输出。
结论
即使没有真实数据，这些策略也可以帮助有效评估 RAG 系统，每种方法都为提供了一种衡量性能和改进模型结果的方法。关键是找到最适合的特定需求的方法，并且在此过程中根据具体的情况进行调整。