前言         这回还是粗略写写前言吧，构建好RAG系统之后，你总得去进行测试吧，那么如何测试呢？用什么指标去衡量呢？测试数据集怎么构建呢？         这里使用Ragas对RAG系统进行测试，而Ragas又基本是OPENAI的接口，那是要钱钱的，所以就研究使用本地模型去跑 Ragas简介 不想写，有空再写 github地址：ragas ragas测试用例数据集： 1、

目录 前言 一、为什么要做智能评估？ 二、Ragas是什么？ 三、Ragas使用场景 四、Ragas评估指标 五、Ragas代码实践 总结 前言 随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型（LLM）已经成为了推动技术创新和应用的关键因素。这些大模型在语言理解、图像识别、自然语言生成等领域展现出了惊人的能力。然而，随着模型规模的增大，它们对计算资源的消耗、环境适应性、模

论文地址：[2309.15217] RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation (arxiv.org) 项目地址: explodinggradients/ragas: Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline

原文地址：Evaluating RAG Applications with RAGAs 一个包含指标和大型语言模型生成的数据框架，用于评估您的检索增强生成管道的性能。 2023 年 12 月 13 日 Stylized performance dashboard for Retrieval-Augmented Generation 到目前为止，我们知道为检索增强生成 (RAG) 的应用