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     当完成了一个RAG系统的开发工作以后，还需要对该系统的性能进行评估。如何对RAG系统的性能进行评估呢？仔细分析RAG系统的产出成果，主要涉及以下几点：

（1）检索器组件 检索的相关文档 context,

（2）生成器组件 产出的最终答案 answer,

（3）最初的用户问题 question。

因此RAG系统的评估应该将对question、context、answer 三者结合一起评估。

一、RAG 三元组

标准的 RAG 流程就是用户提出 Query 问题，RAG 应用去召回 Context，然后 LLM 将 Context 组装，生成满足 Query 的 Response 回答。那么在这里出现的三元组:—— Query、Context 和 Response 就是 RAG 整个过程中最重要的三元组，它们之间两两相互牵制。我们可以通过检测三元组之间两两元素的相关度，来评估这个 RAG 应用的效果：

• Context Relevance: 衡量召回的 Context 能够支持 Query 的程度。如果该得分低，反应出了召回了太多与Query 问题无关的内容，这些错误的召回知识会对 LLM 的最终回答造成一定影响。
• Groundedness: 衡量 LLM 的 Response 遵从召回的 Context 的程度。如果该得分低，反应出了 LLM 的回答不遵从召回的知识，那么回答出现幻觉的可能就越大。
• Answer Relevance:衡量最终的 Response 回答对 Query 提问的相关度。如果该得分低，反应出了可能答不对题。

 二、RagAs评估

RAGAs（RAG Assessment）是一个专为评估 RAG（检索增强生成）系统 的开源框架。它可以帮助我们来快速评估RAG系统的性能，

1、评估数据

为了评估RAG系统，Ragas需要以下信息:

• question：用户输入的问题。
• answer：从 RAG 系统生成的答案(由LLM给出)。
• contexts：根据用户的问题从外部知识源检索的上下文即与问题相关的文档。
•  ground_truths： 人类提供的基于问题的真实(正确)答案。 这是唯一的需要人类提供的信息。

官网：https://www.ragas.io/

2、评估指标

Ragas提供了五种评估指标包括：

• 忠实度(faithfulness)
• 答案相关性(Answer relevancy)
• 上下文精度(Context precision)
• 上下文召回率(Context recall)
• 上下文相关性(Context relevancy)

(1) 忠实度(faithfulness)

忠实度(faithfulness)衡量了生成的答案(answer)与给定上下文(context)的事实一致性。它是根据answer和检索到的context计算得出的。并将计算结果缩放到 (0,1) 范围且越高越好。

如果答案(answer)中提出的所有基本事实(claims)都可以从给定的上下文(context)中推断出来，则生成的答案被认为是忠实的。为了计算这一点，首先从生成的答案中识别一组claims。然后，将这些claims中的每一项与给定的context进行交叉检查，以确定是否可以从给定的context中推断出它。忠实度分数由以下公式得出：

示例：

问题 (question)：爱因斯坦出生于何时何地？
上下文 (context)：阿尔伯特・爱因斯坦（Albert Einstein，1879 年 3 月 14 日出生）是一位出生于德国的理论物理学家，被广泛认为是有史以来最伟大和最有影响力的科学家之一
高忠实度答案：爱因斯坦 1879 年 3 月 14 日出生于德国。
低忠实度答案：爱因斯坦于 1879 年 3 月 20 日出生于德国。

（2）答案相关性(Answer relevancy) 

评估指标“答案相关性”重点评估生成的答案(answer)与用户问题(question)之间相关程度。不完整或包含冗余信息的答案将获得较低分数。该指标是通过计算question和answer获得的，它的取值范围在 0 到 1 之间，其中分数越高表示相关性越好。

当答案直接且适当地解决原始问题时，该答案被视为相关。重要的是，我们对答案相关性的评估不考虑真实情况，而是对答案缺乏完整性或包含冗余细节的情况进行惩罚。为了计算这个分数，LLM会被提示多次为生成的答案生成适当的问题，并测量这些生成的问题与原始问题之间的平均余弦相似度。基本思想是，如果生成的答案准确地解决了最初的问题，LLM应该能够从答案中生成与原始问题相符的问题。

示例：

问题 (question)：法国在哪里，首都是哪里？
低相关性答案：法国位于西欧。
高相关性答案：法国位于西欧，巴黎是其首都。

（3）上下文精度(Context precision) 

上下文精度是一种衡量标准，它评估所有在上下文(contexts)中呈现的与基本事实(ground-truth)相关的条目是否排名较高。理想情况下，所有相关文档块(chunks)必须出现在顶层。该指标使用question和计算contexts，值范围在 0 到 1 之间，其中分数越高表示精度越高。

 （4）上下文召回率(Context recall) 

上下文召回率(Context recall)衡量检索到的上下文(Context)与人类提供的真实答案(ground truth)的一致程度。它是根据ground truth和检索到的Context计算出来的，取值范围在 0 到 1 之间，值越高表示性能越好。

为了根据真实答案(ground truth)估算上下文召回率(Context recall)，分析真实答案中的每个句子以确定它是否可以归因于检索到的Context。 在理想情况下，真实答案中的所有句子都应归因于检索到的Context。

示例：

问题 (question)：法国在哪里，首都是哪里？
基本事实 (Ground truth)：法国位于西欧，其首都是巴黎。
高的上下文召回率 (High context recall)：法国位于西欧，拥有中世纪城市、高山村庄和地中海海滩。其首都巴黎以其时装屋、卢浮宫等古典艺术博物馆和埃菲尔铁塔等古迹而闻名。
低的上下文召回率 (Low context recall)：法国位于西欧，拥有中世纪城市、高山村庄和地中海海滩。该国还以其葡萄酒和精致的美食而闻名。拉斯科的古代洞穴壁画、里昂的罗马剧院和宏伟的凡尔赛宫都证明了其丰富的历史。

 （5）上下文相关性(Context relevancy) 

该指标衡量检索到的上下文(Context)的相关性，根据用户问题(question)和上下文(Context)计算得到，并且取值范围在 (0, 1)之间，值越高表示相关性越好。理想情况下，检索到的Context应只包含解答question的信息。 我们首先通过识别检索到的Context中与回答question相关的句子数量来估计 |S| 的值。 最终分数由以下公式确定：

说明：这里的|S|是指Context中存在的与解答question相关的句子数量。

示例：

问题 (question)：法国的首都是哪里？

高的上下文相关性 (Context relevancy)：法国位于西欧，拥有中世纪城市、高山村庄和地中海海滩。其首都巴黎以其时装屋、卢浮宫等古典艺术博物馆和埃菲尔铁塔等古迹而闻名。

低的上下文相关性 (Context relevancy)：西欧的法国包括中世纪城市、高山村庄和地中海海滩。其首都巴黎以其时装屋、卢浮宫等古典艺术博物馆和埃菲尔铁塔等古迹而闻名。该国还以其葡萄酒和精致的美食而闻名。拉斯科的古代洞穴壁画、里昂的罗马剧院和宏伟的凡尔赛宫都证明了其丰富的历史。

3、编码

（1）准备评估数据

RAGAs 作为一个无需参照的评估框架，其评估数据集的准备相对简单。你需要准备一些 question 和 ground_truths 的配对，从中可以推导出其他所需信息，操作如下：

pip install ragas

from datasets import Datasetquestions = ["客户经理被投诉了，投诉一次扣多少分？","客户经理每年评聘申报时间是怎样的？","客户经理在工作中有不廉洁自律情况的，发现一次扣多少分？","客户经理不服从支行工作安排，每次扣多少分？","客户经理需要什么学历和工作经验才能入职？","个金客户经理职位设置有哪些？"
]ground_truths = ["每投诉一次扣2分","每年一月份为客户经理评聘的申报时间","在工作中有不廉洁自律情况的每发现一次扣50分","不服从支行工作安排，每次扣2分","须具备大专以上学历，至少二年以上银行工作经验","个金客户经理职位设置为：客户经理助理、客户经理、高级客户经理、资深客户经理"
]answers = []
contexts = []# Inference
for query in questions:answers.append(chain.invoke({"question": query}))contexts.append([docs.page_content for docs in retriever.get_relevant_documents(query)])# To dict
data = {"user_input": questions,"response": answers,"retrieved_contexts": contexts,"reference": ground_truths
}# Convert dict to dataset
dataset = Dataset.from_dict(data)

将字典转换为数据集
dataset = Dataset.from_dict(data)

如果你不关注 context_recall 指标，就不必提供 ground_truths 数据。在这种情况下，你只需准备 question 即可。

（2）评估 RAG 应用

首先，从 ragas.metrics 导入你计划使用的所有度量标准。然后，使用 evaluate() 函数，简单地传入所需的度量标准和已准备好的数据集即可。

# 评测结果
from ragas import evaluate
from ragas.metrics import (faithfulness,answer_relevancy,context_recall,context_precision,
)result = evaluate(dataset = dataset, metrics=[context_precision,context_recall,faithfulness,answer_relevancy,],embeddings=embeddings
)df = result.to_pandas()

下方展示了示例中的 RAGAs 分数：

参考网址

https://zhuanlan.zhihu.com/p/673077106?utm_source=chatgpt.com

RAG Pipeline Evaluation Using RAGAS | Haystack

Ragas: Evaluation Framework for RAG Systems - Build Fast with AI