RAGAS如何使用
1、准备数据集
2、pyhon测试
3、核心指标
Faithfulness：answer 是否“基于 context”，有没有幻觉
Answer Relevancy（回答相关性）：answer 是否真正回答 question
Context Precision（上下文精度）：检索回来的内容里，有多少是有用的
Context Recall（上下文召回）：黄金答案相关信息有没有被检索出来
4、工作原理：
RAGAS 是一个基于 LLM-as-a-judge 的 RAG 评测框架，通过 faithfulness、context recall、context precision 和 answer relevancy 四个核心指标，对检索与生成链路进行自动化打分，用于离线评估模型效果和定位 RAG 系统问题。
相关文章
-
Agent记忆管理
1、短期记忆和长期记忆 2、短期记忆一般存储在内存或者redis里 3、长期记忆一般存储在MySQL或者向量库 4、长期记忆同步异步 + 大模型分析进行调整 5、将长期记忆或短期记忆添加到提示词里
NEW个对象 2026-06-30
-
这是 Agent 评估里面最容易让人疑惑的地方。
这是 Agent 评估里面最容易让人疑惑的地方。
NEW个对象 2026-06-26
-
RAG知识库权限隔离设计：如何防止普通员工检索到机密合同？
RAG知识库权限隔离设计：如何防止普通员工检索到机密合同？
NEW个对象 2026-06-20
