RAGChecker为你的RAG系统提供全方位诊断

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由于RAG系统的模块化特性、对长文本响应的评估需求以及现有评估指标的可靠性不足，对RAG系统进行全面评估存在挑战。 亚马逊AWS AI开源了 RAGChecker ，一个 基于声明级别蕴含性检查的细粒度评估框架，涉及从响应和真实答案中提取声明并与其他文本对照。 RAGCHECKER中提出的指标的说明 。上面的维恩图展示了模型响应与真实答案之间的比较，显示了可能的正确（O）、错误（X）和缺失的声明（V）。检索到的块根据它们包含的声明类型被分类为两类。下面，定义了整体、检索器和生成器的指标，说明了如何评估RAG系统的每个组件的性能。 RAGChecker使开发者和研究人员能够精确深入地全面评估、诊断和增强他们的RAG系统： 全面评估 ：RAGChecker提供整体指标，用于评估整个RAG流程。 诊断指标 ：用于分析检索组件的诊断检索器指标。用于评估生成组件的诊 ………………………………