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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：

陈述提取：使用LLM从答案中提取所有事实陈述
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：

预防幻觉生成：确保答案严格来源于检索内容
提高事实准确性：降低错误信息风险
优化检索质量：反馈改进信息检索环节
建立可信度：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。

本答案来源于文章《Ragas：评估RAG召回QA准确率与答案相关性》

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