RAGAS评估框架：利用Faithfulness与Answer Relevancy量化RAG系统的检索质量

大家好，今天我们来深入探讨一个非常重要的主题：如何评估检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 系统的检索质量。在构建强大的 RAG 系统时，仅仅依靠模型生成的内容是否流畅、通顺是不够的。我们更需要关注的是，模型生成的内容是否基于检索到的相关信息，以及答案是否真正回答了用户的问题。RAGAS 框架为我们提供了一种量化的方法来衡量这些关键指标，从而帮助我们更好地优化 RAG 系统。

RAGAS 框架主要关注两个核心指标：Faithfulness（忠实度）和 Answer Relevancy（答案相关性）。我们将详细介绍这两个指标的定义、计算方法，并通过代码示例展示如何在实践中使用 RAGAS 进行评估。

1. RAG 系统概述

在深入 RAGAS 之前，我们先简单回顾一下 RAG 系统的工作原理。RAG 系统通过以下步骤工作：

用户查询 (Query)： 用户提出一个问题或请求。
检索 (Retrieval)： 系统使用查询从知识库（例如文档集合、数据库等）中检索相关文档或信息片段。
增强 (Augmentation)： 将检索到的信息与原始查询组合，形成增强的上下文。
生成 (Generation)： 使用增强的上下文，语言模型生成最终答案。

RAG 系统的优势在于它能够利用外部知识来增强语言模型的生成能力，使其能够回答更复杂、更具体的问题。但是，这也带来了一个新的挑战：如何确保生成的答案基于检索到的信息，并且与用户的问题相关？

2. Faithfulness（忠实度）：评估生成答案的信息来源

Faithfulness 衡量的是生成答案中所有陈述是否都能够从检索到的上下文中推断出来。换句话说，它衡量的是模型生成的内容是否“忠实”于检索到的信息。如果答案包含任何与检索上下文不一致的陈述，则 Faithfulness 得分会降低。

2.1 Faithfulness 的重要性

Faithfulness 是 RAG 系统评估的关键指标之一，原因如下：

避免幻觉 (Hallucination)： 语言模型容易产生幻觉，即生成不真实或与已知事实相矛盾的信息。Faithfulness 评估可以帮助我们识别和减少幻觉的发生。
提高可信度： 如果用户知道答案是基于可靠的检索信息生成的，他们会更信任系统的输出。
可追溯性： Faithfulness 允许我们追溯答案的信息来源，从而更容易验证和纠正错误。

2.2 Faithfulness 的计算方法

RAGAS 使用基于语言模型的 NLI (Natural Language Inference, 自然语言推理) 模型来计算 Faithfulness。具体步骤如下：

将答案分解为多个陈述 (Statements)： 使用语言模型将答案分解为独立的陈述。例如，答案 “巴黎是法国的首都，也是一个美丽的城市” 可以分解为两个陈述：“巴黎是法国的首都” 和 “巴黎是一个美丽的城市”。
对每个陈述进行 NLI 推理： 对于每个陈述，使用 NLI 模型判断该陈述是否可以从检索到的上下文中推断出来。NLI 模型会给出三种可能的结论：Entailment (蕴含), Neutral (中立), Contradiction (矛盾)。
计算 Faithfulness 得分： Faithfulness 得分是所有陈述中被判定为 Entailment 的比例。

2.3 代码示例：使用 RAGAS 计算 Faithfulness

首先，我们需要安装 RAGAS 库：

pip install ragas

然后，我们可以使用以下代码来计算 Faithfulness：

from ragas.metrics import Faithfulness
from datasets import Dataset

# 示例数据
examples = [
    {
        "question": "What is the capital of France?",
        "answer": "Paris is the capital of France, and it's a beautiful city.",
        "contexts": ["Paris is the capital and most populous city of France."]
    },
    {
        "question": "Who is the president of the United States?",
        "answer": "The president of the United States is Joe Biden. He was born in Scranton, Pennsylvania.",
        "contexts": ["Joseph Robinette Biden Jr. is the 46th and current president of the United States."]
    }
]

# 将数据转换为 Dataset 对象
dataset = Dataset.from_list(examples)

# 初始化 Faithfulness 指标
faithfulness = Faithfulness()

# 评估
results = faithfulness.compute(dataset)

# 打印结果
print(results)

代码解释：

导入必要的库： 导入 Faithfulness 指标和 Dataset 类。
创建示例数据： 定义一个包含问题、答案和检索上下文的示例数据列表。
将数据转换为 Dataset 对象： 使用 Dataset.from_list() 方法将列表转换为 RAGAS 可以处理的 Dataset 对象。
初始化 Faithfulness 指标： 创建 Faithfulness 类的实例。
评估： 使用 faithfulness.compute() 方法对数据集进行评估。
打印结果： 打印评估结果，结果包含每个样本的 Faithfulness 得分以及平均 Faithfulness 得分。

输出结果示例：

{'faithfulness': [1.0, 0.5], 'avg_faithfulness': 0.75}

结果分析：

第一个样本的 Faithfulness 得分为 1.0，表示答案中的所有陈述都可以从检索到的上下文中推断出来。
第二个样本的 Faithfulness 得分为 0.5，表示答案中只有一部分陈述可以从检索到的上下文中推断出来（"The president of the United States is Joe Biden" 是正确的，但 "He was born in Scranton, Pennsylvania" 不在上下文中）。
平均 Faithfulness 得分为 0.75，表示整体的 Faithfulness 表现。

2.4 优化 Faithfulness 的策略

为了提高 RAG 系统的 Faithfulness，可以尝试以下策略：

改进检索策略： 确保检索到的上下文包含生成答案所需的所有信息。可以使用更精细的检索算法，例如基于语义相似度的检索。
优化生成模型： 使用更强大的语言模型，并对其进行微调，使其更倾向于生成基于上下文的答案。
使用提示工程 (Prompt Engineering)： 在提示中明确指示模型只使用检索到的上下文生成答案。
数据增强： 扩充训练数据集，使其包含更多不同的问题和答案，并确保答案与上下文一致。

3. Answer Relevancy（答案相关性）：评估答案与问题的匹配程度

Answer Relevancy 衡量的是答案是否能够有效地回答用户提出的问题。即使答案是忠实于检索上下文的，但如果它没有解决用户的问题，那么它的相关性仍然很低。

3.1 Answer Relevancy 的重要性

Answer Relevancy 是 RAG 系统评估的另一个关键指标，原因如下：

满足用户需求： 最终目标是提供能够有效解决用户问题的答案。
提高用户满意度： 如果答案与问题相关，用户会更满意系统的输出。
节省用户时间： 相关的答案可以避免用户需要花费额外的时间来寻找所需的信息。

3.2 Answer Relevancy 的计算方法

RAGAS 使用基于语言模型的评分模型来计算 Answer Relevancy。具体步骤如下：

将问题和答案输入评分模型： 将用户提出的问题和模型生成的答案输入到评分模型中。
评分模型输出相关性得分： 评分模型会给出一个介于 0 到 1 之间的得分，表示答案与问题的相关性程度。得分越高，表示相关性越高。

3.3 代码示例：使用 RAGAS 计算 Answer Relevancy

from ragas.metrics import AnswerRelevancy
from datasets import Dataset

# 示例数据
examples = [
    {
        "question": "What is the capital of France?",
        "answer": "Paris is the capital of France.",
        "contexts": ["Paris is the capital and most populous city of France."]
    },
    {
        "question": "Who is the president of the United States?",
        "answer": "Joe Biden is the president of the United States.",
        "contexts": ["Joseph Robinette Biden Jr. is the 46th and current president of the United States."]
    },
    {
        "question": "What is the weather like today?",
        "answer": "This document is about the capital of France.",
        "contexts": ["Paris is the capital and most populous city of France."]
    }
]

# 将数据转换为 Dataset 对象
dataset = Dataset.from_list(examples)

# 初始化 AnswerRelevancy 指标
answer_relevancy = AnswerRelevancy()

# 评估
results = answer_relevancy.compute(dataset)

# 打印结果
print(results)

代码解释：

导入必要的库： 导入 AnswerRelevancy 指标和 Dataset 类。
创建示例数据： 定义一个包含问题、答案和检索上下文的示例数据列表。
将数据转换为 Dataset 对象： 使用 Dataset.from_list() 方法将列表转换为 RAGAS 可以处理的 Dataset 对象。
初始化 AnswerRelevancy 指标： 创建 AnswerRelevancy 类的实例。
评估： 使用 answer_relevancy.compute() 方法对数据集进行评估。
打印结果： 打印评估结果，结果包含每个样本的 Answer Relevancy 得分以及平均 Answer Relevancy 得分。

输出结果示例：

{'answer_relevancy': [0.95, 0.98, 0.1], 'avg_answer_relevancy': 0.6766666666666666}

结果分析：

前两个样本的 Answer Relevancy 得分接近 1.0，表示答案与问题非常相关。
第三个样本的 Answer Relevancy 得分很低，表示答案与问题无关。
平均 Answer Relevancy 得分为 0.68，表示整体的 Answer Relevancy 表现。

3.4 优化 Answer Relevancy 的策略

为了提高 RAG 系统的 Answer Relevancy，可以尝试以下策略：

改进检索策略： 使用能够更准确地检索相关文档的检索算法。例如，可以使用基于语义相似度的检索，并考虑查询扩展和重写技术。
优化生成模型： 使用更强大的语言模型，并对其进行微调，使其更擅长生成与问题相关的答案。
使用提示工程 (Prompt Engineering)： 在提示中明确指示模型专注于回答用户提出的问题，并避免生成无关信息。
后处理： 对生成的答案进行后处理，例如删除无关信息、重新组织答案结构等。

4. RAGAS 的局限性与未来发展

虽然 RAGAS 提供了一种量化的方法来评估 RAG 系统的检索质量，但它仍然存在一些局限性：

依赖于语言模型： RAGAS 的计算依赖于语言模型，因此其准确性受到所使用语言模型性能的影响。
计算成本： 使用语言模型进行推理可能需要大量的计算资源。
指标的局限性： Faithfulness 和 Answer Relevancy 只是衡量 RAG 系统质量的两个方面，可能无法完全捕捉所有重要的因素。

未来，RAGAS 可能会朝着以下方向发展：

更高效的计算方法： 开发更高效的计算方法，降低计算成本。
更全面的指标： 引入更多指标，例如上下文相关性、答案完整性等，以更全面地评估 RAG 系统的质量。
自适应评估： 开发能够根据不同的应用场景和用户需求进行自适应评估的框架。

5. 综合应用：RAGAS 评估流程示例

现在，我们将结合 Faithfulness 和 Answer Relevancy，展示一个完整的 RAGAS 评估流程：

from ragas.metrics import Faithfulness, AnswerRelevancy
from datasets import Dataset

# 示例数据
examples = [
    {
        "question": "What is the capital of France?",
        "answer": "Paris is the capital of France, and it's a beautiful city.",
        "contexts": ["Paris is the capital and most populous city of France."]
    },
    {
        "question": "Who is the president of the United States?",
        "answer": "The president of the United States is Joe Biden. He was born in Scranton, Pennsylvania.",
        "contexts": ["Joseph Robinette Biden Jr. is the 46th and current president of the United States."]
    },
    {
        "question": "What is the weather like today?",
        "answer": "This document is about the capital of France.",
        "contexts": ["Paris is the capital and most populous city of France."]
    }
]

# 将数据转换为 Dataset 对象
dataset = Dataset.from_list(examples)

# 初始化指标
faithfulness = Faithfulness()
answer_relevancy = AnswerRelevancy()

# 评估
faithfulness_results = faithfulness.compute(dataset)
answer_relevancy_results = answer_relevancy.compute(dataset)

# 打印结果
print("Faithfulness Results:", faithfulness_results)
print("Answer Relevancy Results:", answer_relevancy_results)

# 综合评估
avg_faithfulness = faithfulness_results["avg_faithfulness"]
avg_answer_relevancy = answer_relevancy_results["avg_answer_relevancy"]

# 可以根据需求自定义综合评估指标
overall_score = (avg_faithfulness + avg_answer_relevancy) / 2

print("Overall Score:", overall_score)

代码解释：

导入必要的库： 导入 Faithfulness、AnswerRelevancy 指标和 Dataset 类。
创建示例数据： 定义一个包含问题、答案和检索上下文的示例数据列表。
将数据转换为 Dataset 对象： 使用 Dataset.from_list() 方法将列表转换为 RAGAS 可以处理的 Dataset 对象。
初始化指标： 创建 Faithfulness 和 AnswerRelevancy 类的实例。
评估： 分别使用 faithfulness.compute() 和 answer_relevancy.compute() 方法对数据集进行评估。
打印结果： 打印 Faithfulness 和 Answer Relevancy 的评估结果。
综合评估： 计算平均 Faithfulness 和 Answer Relevancy 得分，并根据需求自定义综合评估指标。

输出结果示例：

Faithfulness Results: {'faithfulness': [1.0, 0.5, 0.0], 'avg_faithfulness': 0.5}
Answer Relevancy Results: {'answer_relevancy': [0.95, 0.98, 0.1], 'avg_answer_relevancy': 0.6766666666666666}
Overall Score: 0.5883333333333333

结果分析：

Faithfulness 和 Answer Relevancy 的评估结果分别显示了模型在忠实度和相关性方面的表现。
Overall Score 是一个简单的综合评估指标，可以用来衡量 RAG 系统的整体质量。

6. 结尾：量化评估，持续优化

通过 RAGAS 框架，我们可以量化地评估 RAG 系统的检索质量，并根据评估结果进行持续优化。Faithfulness 和 Answer Relevancy 是两个非常重要的指标，可以帮助我们构建更可靠、更有效的 RAG 系统。掌握这些指标，并将其应用到你的 RAG 系统开发中，可以极大的提升系统的性能与用户体验。

RAGAS评估框架：利用Faithfulness与Answer Relevancy量化RAG系统的检索质量

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