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（ …
JAVA 后端避免大模型误答？Answer Re-Rank 过滤机制设计
JAVA 后端避免大模型误答：Answer Re-Rank 过滤机制设计 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常重要的议题：如何在JAVA后端环境中，设计Answer Re-Rank过滤机制，以避免大型语言模型（LLM）的误答。随着LLM在各个领域的广泛应用，确保其输出的准确性和可靠性变得至关重要。直接使用LLM的结果可能会导致信息错误、误导用户甚至产生安全风险。因此，我们需要在后端建立一套完善的过滤机制，对LLM的答案进行二次评估和排序，从而提高最终呈现给用户的答案质量。 问题背景与挑战 大型语言模型虽然强大，但并非完美。它们有时会产生幻觉（hallucinations），编造不存在的事实；有时会受到输入数据的影响，产生偏差；有时则会因为理解错误，给出不相关的答案。在JAVA后端，我们面临的挑战主要包括： 计算资源限制： 后端服务器通常需要处理大量的并发请求，不能过度消耗计算资源在LLM的答案过滤上。 响应时间要求： 用户对响应时间有很高的期望，过长的过滤时间会降低用户体验。 领域知识差异： LLM可能缺乏特定领域的知识，需要结合领域知识进行更精确的过滤。 可维护性和可扩展性： 过 …