各位同仁，大家好。 今天，我们将深入探讨一个在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统中至关重要但又常常被忽视的议题：如何量化检索结果对最终答案生成的“负贡献度”。我们知道，RAG系统通过结合检索与生成模型的优势，旨在提供更准确、更实时、更可溯源的答案。然而，一个普遍的误解是，只要有检索，就一定能带来正面效益。事实并非如此。不当的检索结果，无论是无关的、误导的、还是不完整的，都可能成为答案生成的“负资产”，降低系统性能，甚至引入幻觉。 我们将以RAGAS这一强大的RAG评估框架为例，剖析其核心度量是如何从数学和工程角度，帮助我们捕捉和量化这些“负贡献度”。作为一名编程专家，我将不仅仅停留在理论层面，更会深入代码实践，展示如何构建一个严谨的评估工作流。 I. 引言：RAG 系统中的挑战与评估需求 RAG系统是大型语言模型（LLM）领域的一个重要进展，它解决了纯LLM模型在知识时效性、事实准确性和可解释性方面的固有缺陷。通过在生成前从外部知识库中检索相关信息，RAG模型能够： 提高准确性：基于事实依据生成答案。 降低幻觉：减少模型凭空捏造信 …
继续阅读“解析 ‘RAG Evaluation (RAGAS)’ 的数学推导：如何量化检索结果对答案生成的‘负贡献度’？”