RAG数据集自动构造探索, 附PROMPT

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从文档中手动创建数百个 QA（问题-上下文-答案）样本可能非常耗时且劳动密集。此外，人工生成的问题可能难以达到全面评估所需的复杂程度，最终影响评估的质量。通过使用合成数据生成，开发人员在数据聚合过程中的时间可以减少 90%。 理想的数据集应涵盖生产中遇到的各种类型的问题，包括不同难度级别的问题。默认情况下，LLM 不擅长创建多样化的样本，因为它倾向于遵循共同的路径。今天我们介绍Ragas中创建数据的方法，Ragas 采用了一种新颖的方法来生成数据，通过采用进化生成范式实现了这一点，其中具有不同特征的问题（例如推理、条件、多上下文等）是从提供的文档集中系统地制作出来的。这种方法可确保全面覆盖管道中各个组件的性能，从而实现更强大的训练和评估过程。 方法介绍 大型语言模型 (LLM) 能够有效地将简单问题转化 ………………………………