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【AI大模型应用开发】【RAG评估】综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标_rag assessment

rag assessment

0. RAG效果评估的必要性

  • 评估出RAG对大模型能力改善的程度
  • RAG优化过程,通过评估可以知道改善的方向和参数调整的程度

1. RAG评估方法

1.1 人工评估

最Low的方式是进行人工评估:邀请专家或人工评估员对RAG生成的结果进行评估。他们可以根据预先定义的标准对生成的答案进行质量评估,如准确性、连贯性、相关性等。这种评估方法可以提供高质量的反馈,但可能会消耗大量的时间和人力资源。

1.2 自动化评估

自动化评估肯定是RAG评估的主流和发展方向。

1.2.1.1 LangSmith

  • 需要准备测试数据集
  • 不仅可以评估RAG效果,对于LangChain中的Prompt模板等步骤都可进行测试评估。

在这里插入图片描述

1.2.1.2 Langfuse

Langfuse作为LangSmith的平替,也具有自动化评估的功能。

  • 需要准备测试数据集
  • 不仅可以评估RAG效果,对于LangChain中的Prompt模板等步骤都可进行测试评估。

在这里插入图片描述 以上两个平台对RAG的评估,都可以自定义自己的评估函数。当然其也支持一些内置的评估函数。

1.2.1.3 Trulens

TruLens是一款旨在评估和改进 LLM 应用的软件工具,它相对独立,可以集成 LangChain 或 LlamaIndex 等 LLM 开发框架。它使用反馈功能来客观地衡量 LLM 应用的质量和效果。这包括分析相关性、适用性和有害性等方面。TruLens 提供程序化反馈,支持 LLM 应用的快速迭代,这比人工反馈更快速、更可扩展。

在这里插入图片描述 使用的步骤:

(1)创建LLM应用

(2)将LLM应用与TruLens连接,记录日志并上传

(3)添加 feedback functions到日志中,并评估LLM应用的质量

(4)在TruLens的看板中可视化查看日志、评估结果等

(5)迭代和优化LLM应用,选择最优的版本

其对于RAG的评估主要有三个指标:

  • 上下文相关性(context relevance):衡量用户提问与查询到的参考上下文之间的相关性
  • 忠实性(groundedness ):衡量大模型生成的回复有多少是来自于参考上下文中的内容
  • 答案相关性(answer relevance):衡量用户提问与大模型回复之间的相关性

在这里插入图片描述

其对RAG的评估不需要有提前收集的测试数据集和相应的答案。

1.2.4 RAGAS

考虑标准的RAG设置,即给定一个问题q,系统首先检索一些上下文c(q),然后使用检索到的上下文生成答案as(q)。在构建RAG系统时,通常无法访问人工标注的数据集或参考答案,因此该工作将重点放在完全独立且无参考的度量指标上

四个指标,与Trulens的评估指标有些类似:

  • 评估检索质量:

    • context_relevancy(上下文相关性,也叫 context_precision)
    • context_recall(召回性,越高表示检索出来的内容与正确答案越相关)
  • 评估生成质量:

    • faithfulness(忠实性,越高表示答案的生成使用了越多的参考文档(检索出来的内容))
    • answer_relevancy(答案的相关性)

在这里插入图片描述

2. 常用评估指标

在上文评估方法中已经介绍了几种常用的评估指标:

2.1 Trulens 的RAG三元组指标

  • 上下文相关性(context relevance):衡量用户提问与查询到的参考上下文之间的相关性
  • 忠实性(groundedness ):衡量大模型生成的回复有多少是来自于参考上下文中的内容
  • 答案相关性(answer relevance):衡量用户提问与大模型回复之间的相关性

2.2 RAGAS的四个指标

四个指标,与Trulens的评估指标有些类似:

  • 评估检索质量:

    • context_relevancy(上下文相关性,也叫 context_precision)
    • context_recall(召回性,越高表示检索出来的内容与正确答案越相关)
  • 评估生成质量:

    • faithfulness(忠实性,越高表示答案的生成使用了越多的参考文档(检索出来的内容))
    • answer_relevancy(答案的相关性)

2.3 其它指标

参考论文:arxiv.org/pdf/2309.01…

(1)噪声鲁棒性(Noise Robustness)

衡量从噪声文档中提取有用的信息能力。在现实世界中,存在大量的噪声信息,例如假新闻,这给语言模型带来了挑战。

(2)否定拒绝(Negative Rejection)

当检索到的文档不足以支撑回答用户的问题时,模型应拒绝回答问题,发出"信息不足"或其他拒绝信号。

(3)信息整合(information integration)

评估模型能否回答需要整合多个文档信息的复杂问题,即,当一个问题需要查找多个文档,综合信息之后才能回答时,模型的表现。

(4)反事实鲁棒性(CounterfactualRobustness)

模型能否识别检索文档中已知事实错误的能力,即当索引的文档信息原本就是与事实相背时,大模型能否识别出不对。

在这里插入图片描述

3. 总结

本文主要总结了当前比较流行的评估方法和指标。当前AI技术的快速发展,RAG和RAG评估是当前比较有前景的发展方向,不断有新的评估工具和理论被提出,让我们持续跟进,了解这些工具和理论,从而在使用时知道如何选择。

如何系统的去学习大模型LLM ?

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