Ragas是一个专门设计用于评估和优化检索增强生成(RAG)系统性能的开源工具。该工具通过分析查询、检索上下文和生成答案之间的关系，提供了一套创新的指标体系来量化RAG效果。其核心优势在于能同时评估检索器和生成器的表现，解决了传统ROUGE和BLEU等指标在QA系统评估中的局限性。
Ragas提供五个关键评估维度：忠实度衡量答案对检索上下文的依赖程度；答案相关性评估回答是否紧扣问题；上下文相关性检查检索内容是否契合查询；上下文召回率确认检索内容是否全面；上下文精确度分析相关结果的排序质量。这些指标形成了完整的评估闭环，帮助开发者精准定位RAG系统的改进方向。
该工具采用LLM驱动的评估方法，相比人工评估更高效经济。其设计架构支持自定义评估流程，开发者可以通过Python API灵活配置评估参数，特别适合迭代优化复杂的RAG应用场景。
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