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Ragas

Ragas 为大语言模型应用提供评估指标和测试数据生成能力,可定义输出评价规则,并返回评价结果及理由。

Ragas 能做什么

Ragas 为大语言模型应用提供评估指标和测试数据生成能力,可定义输出评价规则,并返回评价结果及理由。

  • 语言模型与智能体质量评估及回归检查
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如何使用 Ragas

为应用输出建立一项可复用的评价规则

准备输入

  • 待评价的应用输出、明确的判断标准和允许返回的评价值。
  • 已配置模型服务访问的 Ragas 环境。

操作步骤

  1. 安装 Ragas,配置模型客户端和访问凭据,明确本次评价要回答的问题。
  2. 创建 DiscreteMetric,设置名称、允许值和带输出变量的评价提示词。
  3. 用 ascore 提交应用输出,查看 score.value 与 score.reason,人工复核有歧义或判断不一致的样本。

预期交付物

  • 按自定义规则生成的评价值和评价理由。

示例评价依赖外部语言模型及 API 凭据;评价提示词应提供判断所需的信息,模型给出的评价仍需用代表性样本复核。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 Ragas 官方说明 ↗

百用集 · 场景选型

从搜索研究与资料角度评估Ragas

把搜索研究与资料需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 来源能否回看

    需要能打开的原始页面或文档位置,不能只有一段无出处的摘要。

  2. 范围是否与问题一致

    核对日期、地区、对象与定义,不把相似术语当成同一事实。

  3. 是否保留反例

    把冲突资料和未解决问题放进结论,避免只找支持原想法的证据。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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