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检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)技术当下正成为提升大型语言模型(LLM)能力的关键。RAG通过将外部知识源整合到LLM中,显著提高了模型的准确性和上下文感知能力。然而,评估这些RAG系统的性能并非易事,这就催生了众多开源的RAG评估框架(RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测:评估LLM中的幻觉现象)。今天我们一起了解一些开源的RAG评估框架。
一、Ragas(https://github.com/explodinggradients/ragas)
Ragas 是一个专门为评估检索增强生成(RAG)管道而设计的强大框架。它以其对 RAG 评估的综合方法,在开发者和数据科学家群体中迅速获得了认可。
定制化评估指标:提供了一套专为 RAG 系统量身定制的评估指标,能够准确地衡量 RAG 系统在不同方面的性能表现。
灵活的评估模式:支持本地和分布式评估,这使得它可以适应不同的计算环境和数据规模。无论是在单机上进行小规模的测试,还是在分布式集群上处理大规模数据的评估,Ragas 都能胜任。
与流行框架集成:能够无缝地与流行的大型语言模型(LLM)框架集成。这种集成能力使得开发者可以方便地将 Ragas 融入到现有的 RAG 系统开发流程中,减少了开发的复杂性和工作量。
(三)示例
from ragas import evaluate
from datasets import Dataset
# 假设评估数据已处于合适的格式
eval_dataset = Dataset.from_dict({
"question": ["What is the capital of France?"],
"contexts": [["Paris is the capital of France."]],
"answer": ["The capital of France is Paris."],
"ground_truths": [["Paris is the capital of France."]]
})
# 运行评估
results = evaluate(eval_dataset)
print(results)
Prometheus 主要以其作为监控系统和时间序列数据库而闻名,但由于其强大的数据收集和警报功能,在大型语言模型(LLM)评估的背景下也值得一提。
强大的数据收集与存储:能够有效地收集和存储与 LLM 系统相关的数据,包括 RAG 管道的数据。这些数据对于分析系统的性能和行为至关重要。
强大的查询语言:拥有一种强大的查询语言,使得用户可以方便地对收集到的数据进行查询和分析。通过这种查询语言,用户可以深入了解系统在不同时间点的性能表现,以及各种参数之间的关系。
灵活的警报系统:具备灵活的警报系统,当系统出现异常情况时,能够及时发出警报。这有助于及时发现和解决问题,确保系统的稳定运行。
Prometheus 可用于监控基于 LLM 的系统(包括 RAG 管道)的性能和健康状况。虽然它不是一个专门针对 LLM 的工具,但它收集和分析时间序列数据的能力对于跟踪 LLM 性能和系统健康的长期趋势非常有价值。例如,通过定期收集 RAG 系统在不同查询下的响应时间、准确率等数据,并利用其查询语言进行分析,可以发现系统性能的变化趋势,以及是否存在潜在的问题。当响应时间突然增加或准确率下降时,警报系统可以及时通知相关人员进行处理。
DeepEval是另一个在LLM评估领域脱颖而出的框架,专为LLM输出设计。它类似于Pytest,但专注于LLM,提供了广泛的评估指标,并支持LLM输出的单元测试。
特点:
1)融入了最新的LLM输出评估研究成果。
2)提供广泛的评估指标。
3)支持LLM输出的单元测试。
4)确保LLM生成内容的质量和一致性。
Phoenix 是由 Arize AI 开发的一个开源工具,用于 AI 的可观察性和评估。虽然它并不专门专注于 RAG 工作流程,但它的能力使其成为 LLM 评估的一个强大选项。
实时监控:提供对 AI 模型的实时监控功能,能够及时获取模型在运行过程中的各种信息,如输入输出数据、性能指标等。
性能分析与问题检测:提供了用于分析模型性能和检测问题的工具。通过这些工具,可以深入了解模型的优缺点,及时发现可能存在的问题,如过拟合、欠拟合等。
广泛的应用支持:支持广泛的 AI 和 ML 用例,包括 LLMs。这使得它可以应用于多种不同类型的人工智能项目中,具有较高的通用性。
Phoenix 的优势在于它能够提供对模型性能的全面洞察。例如,在一个大型的语言翻译项目中,使用 Phoenix 可以实时监控翻译模型的性能。通过分析模型对不同语言文本的翻译效果,发现可能存在的翻译错误或不准确的地方。同时,它还可以检测模型是否存在过拟合现象,即对训练数据过度拟合,导致在实际应用中对新数据的翻译效果不佳。根据这些分析结果,可以对模型进行调整和优化,提高翻译的质量和效率。
ChainForge 是一个开源的可视化编程环境,用于分析和评估 LLM 响应。它的设计目的是使提示工程和响应评估的过程更加直观和易于访问。
可视化界面:具有可视化的界面,用于设计和测试提示。通过这个界面,开发者可以直观地看到提示的结构和内容,方便地进行调整和优化。
多提供商支持:支持多个 LLM 提供商,这使得用户可以在不同的 LLM 模型之间进行选择和比较。
输出比较与分析工具:提供了用于比较和分析 LLM 输出的工具。通过这些工具,可以对不同 LLM 模型的输出进行对比,找出它们的优缺点,以便选择最适合的模型。
ChainForge 的可视化方法在 LLM 评估中脱颖而出。例如,在一个内容生成项目中,需要选择一个最适合的 LLM 模型来生成高质量的文章。通过 ChainForge 的可视化界面,可以设计不同的提示,并观察不同 LLM 模型对这些提示的响应。通过比较这些响应,可以发现哪个模型能够生成更符合要求的文章,从而选择该模型进行实际应用。
随着 LLM 开发领域的不断发展,我们可以预期这些评估工具也会不断进化,并且会有新的工具出现(RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测:评估LLM中的幻觉现象)。未来,评估工具可能会更加智能化,能够自动适应不同的项目需求和环境。同时,随着 RAG 技术(检索增强思考 RAT(RAG+COT):提升 AI 推理能力的强大组合)的广泛应用,对评估工具的准确性和效率要求也会越来越高。因此,保持对 LLM 评估最新发展的了解对于任何从事这些强大 AI 系统工作的人来说都是至关重要的。
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