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
- 実現方法:调用Ragas的faithfulness指标API,传入问题、答案和上下文三元组
- 最適化の推奨当评分低于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
- 上級者向けのヒント可结合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。
この答えは記事から得たものである。ラガス:RAGリコールQA精度と回答の相関性を評価するについて