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RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面 PDF 下载
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 主要内容：
一、为什么需要 对 RAG 进行评测？
在探索和优化 RAG（检索增强生成器）的过程中，如何有效评估其性能已经成为关键问题。
二、如何合成 RAG 测试集？
假设你已经成功构建了一个RAG 系统，并且现在想要评估它的性能。为了这个目的，你需要一个
评估数据集，该数据集包含以下列：
• question（问题）：想要评估的RAG的问题
• ground_truths（真实答案）：问题的真实答案
• answer（答案）：RAG 预测的答案
• contexts（上下文）：RAG 用于生成答案的相关信息列表
前两列代表真实数据，最后两列代表 RAG 预测数据。
要创建这样的数据集，我们首先需要生成问题和答案的元组。
接下来，在RAG上运行这些问题以获得预测结果。
• 生成问题和基准答案（实践中可能会出现偏差）
要生成（问题、答案）元组，我们首先需要准备 RAG 数据，我们将其拆分为块，并将其嵌入向量
数据库中。 完成这些步骤后，我们会指示 LLM 从指定主题中生成 num_questions 个问题，从而得
到问题和答案元组。
为了从给定的上下文中生成问题和答案，我们需要按照以下步骤操作：
1. 选择一个随机块并将其作为根上下文
2. 从向量数据库中检索 K 个相似的上下文
3. 将根上下文和其 K 个相邻上下文的文本连接起来以构建一个更大的上下文
4. 使用这个大的上下文和 num_questions 在以下的提示模板中生成问题和答案
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