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Ragas的faithfulness指标是如何计算的?为什么它对RAG系统很重要?

2025-09-10 1.8 K

Faithfulness指标衡量生成答案对检索上下文的事实忠实度,其计算分为两个关键步骤:

  1. 陈述提取:使用LLM从答案中提取所有事实陈述
  2. 事实验证:检查每个陈述是否能被检索上下文支持

具体的计算过程:

  • 将支持的陈述数量除以总陈述数得到分数
  • 示例中膳食分析的6条陈述有5条被支持,得分为0.83

该指标的重要性体现在:

  • 预防Geração de alucinações:确保答案严格来源于检索内容
  • aumentar a escalaPrecisão dos fatos:降低错误信息风险
  • otimização检索质量:反馈改进信息检索环节
  • acumulargrau de credibilidade:增强用户对系统的信任

Ragas通过这一量化指标,为开发者提供了优化生成器的重要参考维度。

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