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在实际项目中，如何利用Ragas的评估结果优化RAG系统？

2025-09-10

1.8 K

基于Ragas评估结果优化RAG系统时，可以采取以下针对性策略：

低faithfulness分数
- 检查检索器：确保返回相关且全面的信息
- 调整生成器prompt：强调基于上下文回答
- 增加事实核查机制
低answer_relevancy分数
- 优化查询理解模块
- 改进生成器的问题聚焦能力
- 考虑添加答案后处理步骤
低context_relevancy分数
- 调整检索query扩展策略
- 优化向量化模型选择
- 改进召回结果的筛选机制

最佳实践包括：

建立评估基准：跟踪关键指标变化
采用迭代优化：每次只调整一个组件
进行对照实验：比较优化前后的指标表现
注重指标平衡：避免过度优化单一指标

通过这些方法，开发者可以系统性地提升RAG系统的整体性能。

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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