RAGChecker:显著超越RAGAS，一个精细化评估和诊断 RAG 系统的创新框架

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RAG应用已经是当下利用大模型能力的典型应用代表，也获得了极大的推广，各种提升RAG性能的技术层出不穷。然而,如何全面、准确地评估 RAG 系统一直是一个挑战。传统评估方法存在诸多局限性:无法有效评估长文本回复、难以区分检索和生成模块的错误来源、与人类判断的相关性不高。为此,亚马逊和上海交通大学等研究团队开发了 RAGChecker [1] ,这是一个专为 RAG 系统设计的创新评估框架。 RAGChecker 的核心亮点在于其细粒度的评估方法。它首先使用大型语言模型将文本分解为独立的声明,然后通过另一个模型验证每个声明的准确性。这种方法不仅能够评估整体性能,还能深入诊断检索和生成模块的具体问题。 RAGChecker 提供了三类指标: 1）整体指标:包括精度、召回率和 F1 分数,全面反映 RAG 系统的输出质量。 2）检索指标: 声明召回:衡量检索上下文覆盖标 ………………………………