提升RAG答案相关度的三阶优化法
Ragas的答案相关性评估(Answer Relevancy)指标为优化提供了量化工具:
- 评估原理:通过逆向生成问题并与原问题比较语义相似度,使用text-embedding-ada-002计算余弦相似度
- Betriebsverfahren:
- 准备测试数据集(问题-答案对)
- 调用ragas.metrics中的answer_relevancy模块
- 分析0.8+为优秀,0.6-0.8需优化,低于0.6需重构
- Optimierungsstrategien:
- 增强问题重述(paraphrase)训练数据
- 调整生成模型的temperature参数
- 添加相关度强化prompt模板
文章案例显示膳食分析的answer_relevancy得分为0.835,属于良好水平,可通过增加专业术语的同义词映射进一步提升。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRagas: Bewertung der RAG-Rückruf-QA-Genauigkeit und AntwortkorrelationDie