RAG测评关键指标

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解读RAG测评：关键指标与应用分析 ©作者 | CodeDan 来源 | 神州问学 一、RAG介绍 1.1 简介 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提高大型语言模型（LLM）在回答复杂查询时的表现。它通过检索相关的上下文信息来增强生成答案的质量和准确性。 想象一下，你在准备一场关于某个冷门历史事件的演讲，但你不太了解细节。你有一个很聪明的助手（相当于大型语言模型，LLM），但他也不是万能的，需要查阅外部信息来给出最好的答案。 这时候，RAG 就像是你的智能助手工作流程，它分成两个步骤： 1. 检索：助手先从图书馆或网上找出与这个历史事件相关的几篇文章或资料（这就是检索部分，它从外部数据源中找到相关的信息）。 2. 生成：助手读了这些资料后，再根据你给的提示（比如：“这个事件的关键人物是谁？ ………………………………