通过 Prompt+Retrieval 联合评估建设 RAG 质量量化体系的工程方案

Prompt+Retrieval 联合评估：构建 RAG 质量量化体系的工程实践

大家好，今天我们来聊聊如何构建一个可靠的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 质量量化体系。RAG 系统，简单来说，就是通过检索外部知识来增强生成模型的输出。这在很多场景下非常有用，比如问答系统、文档总结、内容创作等等。但如何评估 RAG 系统的质量，确保它能够准确、完整、可靠地回答问题，是我们需要解决的关键问题。

今天我们将探讨一种基于 Prompt+Retrieval 联合评估的方案，并深入探讨其工程实现细节。

RAG 质量评估的挑战

在深入具体的方案之前，我们先来了解一下 RAG 质量评估面临的挑战：

• 多维度评估： RAG 系统的质量不是一个单一指标可以衡量的。我们需要考虑多个维度，比如检索的相关性、生成答案的准确性、答案的完整性、以及是否包含有害信息等等。
• 数据标注成本： 传统的评估方法依赖大量的人工标注数据，这成本高昂且耗时。
• 主观性： 评估结果往往受到评估者主观判断的影响，缺乏客观性。
• 可解释性： 我们不仅要评估 RAG 系统的性能，还要了解它为什么会产生这样的结果，以便进行改进。
• 实时性： 在实际应用中，我们需要能够快速评估 RAG 系统的性能，以便及时发现和解决问题。

Prompt+Retrieval 联合评估方案

我们的 Prompt+Retrieval 联合评估方案的核心思想是：利用精心设计的 Prompt 来引导 LLM（Large Language Model）对检索结果和生成答案进行综合评估。

这个方案主要包括以下几个步骤：

1. 构建评估数据集： 我们需要一个包含问题、真实答案（ground truth）和相关文档的数据集。这个数据集可以是人工标注的，也可以是自动生成的。
2. 检索： 对于每个问题，我们使用 RAG 系统的检索模块从知识库中检索相关文档。
3. 生成： 将检索到的文档和问题一起输入到 LLM 中，生成答案。
4. Prompt 设计： 设计一系列 Prompt，引导 LLM 对检索结果和生成答案进行评估。
5. LLM 评估： 使用 LLM 对检索结果和生成答案进行评估，并输出评估结果。
6. 指标计算： 根据 LLM 的评估结果，计算 RAG 系统的各项指标。

下面我们分别详细介绍每个步骤。

1. 构建评估数据集

评估数据集是评估 RAG 系统质量的基础。数据集的质量直接影响评估结果的可靠性。

数据集的组成：

每个数据样本应该包含以下几个部分：

• question: 用户提出的问题。
• ground_truth: 问题的真实答案。
• relevant_documents: 与问题相关的文档（可选，但建议包含）。

数据集的来源：

• 人工标注： 这是最常用的方法，通过人工阅读文档并回答问题来构建数据集。优点是数据质量高，但成本高昂。
• 自动生成： 可以使用 LLM 来自动生成问题和答案。例如，我们可以从文档中抽取一段文字作为答案，然后让 LLM 生成一个问题，使得该段文字是该问题的答案。优点是成本低，但数据质量可能不高。
• 现有数据集： 可以利用现有的问答数据集，比如 SQuAD、TriviaQA 等。需要注意的是，这些数据集可能不适合所有类型的 RAG 系统。

数据集的质量控制：

• 数据清洗： 清理数据集中的错误和噪声。
• 数据去重： 避免数据集中包含重复的样本。
• 数据平衡： 确保数据集中的问题涵盖不同的主题和难度级别。
• 人工审核： 对自动生成的数据进行人工审核，确保数据质量。

代码示例 (Python)：

import json

# 示例数据集
data = [
    {
        "question": "什么是Transformer模型？",
        "ground_truth": "Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。",
        "relevant_documents": [
            "Transformer模型详解",
            "Attention机制在NLP中的应用"
        ]
    },
    {
        "question": "如何评估RAG系统的性能？",
        "ground_truth": "可以通过准确率、召回率、F1值等指标来评估RAG系统的性能。",
        "relevant_documents": [
            "RAG系统评估方法",
            "自然语言处理评估指标"
        ]
    }
]

# 将数据集保存为JSON文件
with open("rag_evaluation_dataset.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)

2. 检索

对于每个问题，我们使用 RAG 系统的检索模块从知识库中检索相关文档。检索的质量直接影响后续生成答案的质量。

检索方法：

• 基于关键词的检索： 使用关键词匹配来检索相关文档。例如，可以使用 TF-IDF、BM25 等算法。
• 基于语义的检索： 使用语义向量来检索相关文档。例如，可以使用 Sentence-BERT、FAISS 等技术。
• 混合检索： 结合关键词和语义向量来检索相关文档。

检索结果的评估：

• 人工评估： 人工判断检索结果是否与问题相关。
• 自动评估： 使用 LLM 来自动评估检索结果的相关性。

代码示例 (Python)：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np

# 假设我们有一个包含文档的数据集
documents = [
    "Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型。",
    "Attention机制在NLP中得到了广泛应用。",
    "RAG系统可以通过准确率、召回率等指标来评估其性能。",
    "自然语言处理领域的评估指标有很多种。"
]

# 使用SentenceTransformer模型来生成文档的向量表示
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
document_embeddings = model.encode(documents)

# 使用FAISS来构建索引
dimension = document_embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(document_embeddings)

# 定义检索函数
def retrieve_documents(query, top_k=2):
    query_embedding = model.encode(query)
    query_embedding = np.expand_dims(query_embedding, axis=0)
    D, I = index.search(query_embedding, top_k)  # D: distances, I: indices
    retrieved_documents = [documents[i] for i in I[0]]
    return retrieved_documents

# 示例：检索与问题相关的文档
query = "什么是Transformer模型？"
retrieved_documents = retrieve_documents(query)
print(f"与问题 '{query}' 相关的文档：")
for doc in retrieved_documents:
    print(f"- {doc}")

3. 生成

将检索到的文档和问题一起输入到 LLM 中，生成答案。

生成方法：

可以使用各种 LLM，比如 GPT-3、LLaMA、PaLM 等。

Prompt设计：

Prompt 的设计对生成答案的质量至关重要。一个好的 Prompt 应该能够引导 LLM 生成准确、完整、可靠的答案。

Prompt 的示例：

请根据以下文档回答问题：

文档：
{retrieved_documents}

问题：
{question}

答案：

代码示例 (Python)：

import openai

# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 定义生成答案的函数
def generate_answer(question, retrieved_documents):
    prompt = f"""请根据以下文档回答问题：

    文档：
    {retrieved_documents}

    问题：
    {question}

    答案："""

    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  # 或者其他合适的模型
        prompt=prompt,
        max_tokens=200,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )

    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

# 示例：生成答案
question = "什么是Transformer模型？"
retrieved_documents = retrieve_documents(question)
answer = generate_answer(question, retrieved_documents)
print(f"问题：{question}")
print(f"答案：{answer}")

4. Prompt 设计

Prompt 设计是整个方案的关键环节。我们需要设计一系列 Prompt，引导 LLM 对检索结果和生成答案进行评估。

评估维度：

• 检索相关性： 评估检索到的文档与问题是否相关。
• 答案准确性： 评估生成的答案是否准确。
• 答案完整性： 评估生成的答案是否完整。
• 答案一致性： 评估生成的答案是否与检索到的文档一致。
• 有害内容： 评估生成的答案是否包含有害信息。

Prompt 的设计原则：

• 清晰明确： Prompt 应该清晰明确，避免歧义。
• 简洁易懂： Prompt 应该简洁易懂，方便 LLM 理解。
• 可操作性： Prompt 应该具有可操作性，方便 LLM 进行评估。
• 客观性： Prompt 应该尽量避免主观性，减少评估偏差。

Prompt 示例：

• 检索相关性评估：

  请评估以下文档与问题之间的相关性，从1到5进行评分，1表示完全不相关，5表示完全相关。
  
  问题：
  {question}
  
  文档：
  {retrieved_documents}
  
  相关性评分：

• 答案准确性评估：

  请评估以下答案的准确性，从1到5进行评分，1表示完全不准确，5表示完全准确。
  
  问题：
  {question}
  
  答案：
  {answer}
  
  真实答案：
  {ground_truth}
  
  准确性评分：

• 答案完整性评估：

  请评估以下答案的完整性，从1到5进行评分，1表示完全不完整，5表示完全完整。
  
  问题：
  {question}
  
  答案：
  {answer}
  
  完整性评分：

• 答案一致性评估：

  请评估以下答案与检索到的文档之间的一致性，从1到5进行评分，1表示完全不一致，5表示完全一致。
  
  问题：
  {question}
  
  答案：
  {answer}
  
  文档：
  {retrieved_documents}
  
  一致性评分：

• 有害内容评估：

  以下答案是否包含有害信息？请回答是或否。
  
  答案：
  {answer}
  
  是否包含有害信息：

代码示例 (Python)：

# 定义评估Prompt
relevance_prompt = """请评估以下文档与问题之间的相关性，从1到5进行评分，1表示完全不相关，5表示完全相关。

问题：
{question}

文档：
{retrieved_documents}

相关性评分："""

accuracy_prompt = """请评估以下答案的准确性，从1到5进行评分，1表示完全不准确，5表示完全准确。

问题：
{question}

答案：
{answer}

真实答案：
{ground_truth}

准确性评分："""

# 定义评估函数
def evaluate(question, answer, retrieved_documents, ground_truth, prompt):
    prompt = prompt.format(question=question, answer=answer, retrieved_documents=retrieved_documents, ground_truth=ground_truth)

    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  # 或者其他合适的模型
        prompt=prompt,
        max_tokens=10,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0, # 设置为0，让模型更确定性地输出
    )

    evaluation = response.choices[0].text.strip()
    return evaluation

# 示例：评估检索相关性
question = "什么是Transformer模型？"
retrieved_documents = retrieve_documents(question)
ground_truth = "Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。"
answer = generate_answer(question, retrieved_documents)
relevance_score = evaluate(question, answer, retrieved_documents, ground_truth, relevance_prompt)
print(f"检索相关性评分：{relevance_score}")

accuracy_score = evaluate(question, answer, retrieved_documents, ground_truth, accuracy_prompt)
print(f"答案准确性评分：{accuracy_score}")

5. LLM 评估

使用 LLM 对检索结果和生成答案进行评估，并输出评估结果。

评估流程：

1. 将问题、检索到的文档、生成的答案和设计的 Prompt 输入到 LLM 中。
2. LLM 根据 Prompt 进行评估，并输出评估结果。
3. 对 LLM 的输出进行解析，提取评估指标。

LLM 的选择：

可以选择各种 LLM，比如 GPT-3、LLaMA、PaLM 等。需要注意的是，不同的 LLM 的评估能力可能不同。

代码示例 (Python)：

(见上文的 Prompt 设计部分的示例代码)

6. 指标计算

根据 LLM 的评估结果，计算 RAG 系统的各项指标。

常用的指标：

• 检索相关性： 检索到的文档与问题之间的相关性评分的平均值。
• 答案准确性： 生成的答案的准确性评分的平均值。
• 答案完整性： 生成的答案的完整性评分的平均值。
• 答案一致性： 生成的答案与检索到的文档之间的一致性评分的平均值。
• 有害内容比例： 生成的答案中包含有害信息的比例。

代码示例 (Python)：

import json

# 假设我们有一个包含评估结果的数据集
evaluation_results = [
    {
        "question": "什么是Transformer模型？",
        "ground_truth": "Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。",
        "retrieved_documents": ["Transformer模型详解", "Attention机制在NLP中的应用"],
        "answer": "Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型。",
        "relevance_score": "5",
        "accuracy_score": "5"
    },
    {
        "question": "如何评估RAG系统的性能？",
        "ground_truth": "可以通过准确率、召回率、F1值等指标来评估RAG系统的性能。",
        "retrieved_documents": ["RAG系统评估方法", "自然语言处理评估指标"],
        "answer": "RAG系统可以通过准确率和召回率来评估其性能。",
        "relevance_score": "4",
        "accuracy_score": "4"
    }
]

# 计算指标
def calculate_metrics(evaluation_results):
    relevance_scores = [int(result["relevance_score"]) for result in evaluation_results]
    accuracy_scores = [int(result["accuracy_score"]) for result in evaluation_results]

    avg_relevance = sum(relevance_scores) / len(relevance_scores)
    avg_accuracy = sum(accuracy_scores) / len(accuracy_scores)

    return avg_relevance, avg_accuracy

# 计算平均相关性和准确性
avg_relevance, avg_accuracy = calculate_metrics(evaluation_results)

print(f"平均检索相关性：{avg_relevance}")
print(f"平均答案准确性：{avg_accuracy}")

工程实践中的一些考量

• Prompt 优化： Prompt 的设计是一个迭代的过程。我们需要不断尝试不同的 Prompt，并根据评估结果进行优化。可以使用一些 Prompt 工程技巧，比如 few-shot learning、chain-of-thought 等。
• LLM 选择： 不同的 LLM 在不同的任务上表现不同。我们需要根据实际情况选择合适的 LLM。
• 成本控制： 使用 LLM 进行评估会产生一定的成本。我们需要采取一些措施来控制成本，比如减少评估样本的数量、选择更经济的 LLM 等。
• 自动化： 将整个评估流程自动化，可以提高评估效率。可以使用一些自动化工具，比如 Jenkins、Airflow 等。
• 监控和告警： 对 RAG 系统的性能进行实时监控，并在性能下降时发出告警。

Prompt+Retrieval 联合评估的优势

• 降低标注成本： 相比于传统的人工标注方法，Prompt+Retrieval 联合评估可以大大降低标注成本。
• 提高评估效率： 使用 LLM 进行评估可以大大提高评估效率。
• 提供可解释性： 通过分析 LLM 的评估结果，我们可以了解 RAG 系统为什么会产生这样的结果，从而进行改进。
• 多维度评估： 可以对 RAG 系统进行多维度评估，更全面地了解其性能。

一些需要注意的点

• LLM 的偏见： LLM 可能会受到训练数据的偏见影响，导致评估结果不准确。
• Prompt 的鲁棒性： Prompt 的鲁棒性对评估结果的可靠性至关重要。我们需要设计鲁棒性强的 Prompt，避免因为 Prompt 的微小变化而导致评估结果发生大的变化。
• 数据质量： 评估数据集的质量对评估结果的可靠性至关重要。我们需要确保数据集的质量，避免因为数据质量问题而导致评估结果不准确。

总结 RAG 质量评估方案

今天我们讨论了如何构建一个基于 Prompt+Retrieval 联合评估的 RAG 质量量化体系。这个方案通过利用 LLM 强大的理解和推理能力，实现了对 RAG 系统质量的多维度、低成本、高效率的评估。 在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的 LLM、设计有效的 Prompt、并不断优化评估流程，以确保评估结果的可靠性和准确性。