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。
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