解决RAG系统答案不一致性的实用方案
RAG系统中答案不一致问题主要由检索内容与生成答案的脱节导致。Ragas提供的忠实度评估(Faithfulness)功能可以有效解决这一问题：
- 评估流程：分两步验证答案对上下文的依赖程度，首先识别答案中的核心陈述，然后验证这些陈述是否被检索内容支持
- Realisierungsmethode:调用Ragas的faithfulness指标API，传入问题、答案和上下文三元组
- Optimierungsempfehlungen:当评分低于0.8时，建议调整检索策略或增强生成模型的上下文依赖提示
- Tipps für Fortgeschrittene:可结合context_relevancy指标共同诊断，区分是检索问题还是生成问题
典型实现示例可通过文章中的膳食分析案例参考，其faithfulness得分0.83表明系统表现良好但仍有优化空间。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRagas: Bewertung der RAG-Rückruf-QA-Genauigkeit und AntwortkorrelationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决RAG系统中生成的答案与检索内容不一致的问题？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil