如何利用框架，使用大模型评估RAG效果（附文档代码）

导读

目前RAG是很多AI落地场景的解决方案， 但所谓没有评估就没有优化。本文介绍几种常用的RAG评估框架。阅读本文你将学到：

1. 如何使用大模型评估大模型
   

2. 如何使用这些框架

3. 框架文档和代码

LlamaIndex 是用于大型语言模型（LLM）应用的开发框架。

它被开发人员广泛使用，用于创建检索增强生成（RAG）应用程序。

在 RAG 应用程序的开发过程中，评估相关数据对于更好地调整和优化应用程序至关重要。

随着 RAG 技术的进步，出现了更有效的评估工具，以促进对 RAG 应用程序的准确和高效评估。

在本文中，我们将介绍一些可以与 LlamaIndex 集成的 RAG 评估工具，并对它们进行比较。

RAG 评估工具是什么？

RAG 评估工具是用于测试和评估基于检索的文本生成系统的方法或框架。

它们评估准确性、内容质量和相关性等指标。

有助于开发人员了解并优化 RAG 应用程序以实现真实世界的使用。与手动评估相比，RAG 评估工具更客观、准确和高效，通过自动化实现大规模评估。

一些应用甚至将这些工具集成到 CI/CD 过程中，以实现自动化评估和优化。

实体术语

RAG 应用通常使用特定术语进行评估。这些术语在不同的评估工具之间可能会有所不同。以下是常见的实体定义：    

• 问题：指用户的查询。在一些工具中，它也被称为 输入 或 查询。

• 上下文：指检索到的文档上下文。一些工具称之为 检索上下文。

• 答案：指生成的答案。可能会使用不同的术语，如 实际输出 或 响应。

• 标准答案：指手动标记的正确答案。用于评估生成答案的准确性。

我们将在接下来的工具描述中一贯使用这些术语，以保持清晰并便于比较。

准备工作

测试文档

我们使用漫威电影“复仇者联盟”作为测试文档。这些数据主要来自维基百科关于复仇者联盟的条目，包含了四部复仇者联盟电影的情节信息。

数据集

基于测试文档，我们创建了一个包含“问题”和“真相”的数据集。以下是定义的数据集：

questions = ["洛基在征服地球的尝试中使用了什么神秘的物体？","复仇者联盟的哪两名成员创造了奥创？","灭霸如何实现了他在宇宙中消灭一半生命的计划？","复仇者联盟用什么方法扭转了灭霸的行动？","复仇者联盟的哪位成员牺牲了自己来打败灭霸？",]


ground_truth = ["六角宝","托尼·斯塔克（钢铁侠）和布鲁斯·班纳（绿巨人浩克）。","通过使用六颗无限宝石","通过时间旅行收集宝石。","托尼·斯塔克（钢铁侠）",]

检索引擎

接下来，我们将使用LlamaIndex创建一个标准的RAG检索引擎。评估工具将使用此引擎生成Answer和Context：

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader


documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)query_engine = vector_index.as_query_engine(similarity_top_k=2)

• 我们从data目录加载文档。

• 使用VectorStoreIndex创建文档向量索引。

• 将文档向量索引转换为查询引擎，并将相似度阈值设置为2。

TruLens

TruLens 是一个旨在评估和改进LLM应用程序的软件工具。

评估指标

TruLens 主要使用以下指标来评估 RAG 应用程序：

1. 答案相关性：评估答案对问题的回应情况，确保其有帮助和相关性。    

2. 上下文相关性：评估上下文对问题的相关性，为LLM答案提供基础。

3. 基于事实：检查答案是否与上下文中呈现的事实相一致。

4. 基准真相：将答案与手动标记的基准真相进行比较，以确保准确性。

使用示例

以下是一个代码片段，演示如何使用 TruLens 进行 RAG 评估：

import numpy as npfrom trulens_eval import Tru, Feedback, TruLlamafrom trulens_eval.feedback.provider.openai import OpenAIfrom trulens_eval.feedback import Groundedness, GroundTruthAgreement


openai = OpenAI()golden_set = [{"query": q, "response": r} for q, r inzip(questions, ground_truth)]ground_truth = Feedback(GroundTruthAgreement(golden_set).agreement_measure, name="Ground Truth").on_input_output()grounded = Groundedness(groundedness_provider=openai)groundedness = (Feedback(grounded.groundedness_measure_with_cot_reasons, name="Groundedness").on(TruLlama.select_source_nodes().node.text).on_output().aggregate(grounded.grounded_statements_aggregator))qa_relevance = Feedback(openai.relevance_with_cot_reasons, name="Answer Relevance").on_input_output()qs_relevance = (Feedback(openai.qs_relevance_with_cot_reasons, name="Context Relevance").on_input().on(TruLlama.select_source_nodes().node.text).aggregate(np.mean))tru_query_engine_recorder = TruLlama(query_engine,app_id="Avengers_App",feedbacks=[ground_truth,groundedness,qa_relevance,qs_relevance,],)with tru_query_engine_recorder as recording:for question in questions:query_engine.query(question)tru = Tru()tru.run_dashboard()

这段代码片段使用 TruLens 来评估 RAG 应用程序。它定义了诸如 Ground Truth、Groundedness、Answer Relevance 和 Context Relevance 等反馈指标。然后使用 TruLlama 记录查询引擎的结果，并使用 Tru 运行评估以显示结果。

评估结果

TruLens的评估结果可以通过浏览器访问本地服务来查看。评估结果包括总体得分和详细指标。得分背后的原因也是可见的。以下是TruLens评估结果的示例：

Ragas

Ragas 是另一个用于评估RAG应用程序的框架。与TruLens相比，Ragas提供了更详细的指标。    

评估指标

Ragas 使用以下指标来评估 RAG 应用程序：

• 忠实度：评估“问题”和“上下文”之间的一致性。

• 答案相关性：评估“答案”和“问题”之间的一致性。

• 上下文精度：检查“基准真相”在“上下文”中是否排名较高。

• 上下文召回：评估“基准真相”和“上下文”之间的一致性。

• 上下文实体召回：评估“基准真相”中的实体与“上下文”之间的一致性。

• 上下文相关性：评估“问题”和“上下文”之间的一致性。

• 答案语义相似性：评估“答案”和“基准真相”之间的语义相似性。

• 答案正确性：评估“答案”相对于“基准真相”的正确性。

• 方面评论：包括对其他方面的评估，如有害性、正确性等。

使用示例

官方 Ragas 文档提供了与 LlamaIndex 集成的示例，但代码已过时。以下是更新后的示例：    

from ragas.metrics import (faithfulness,answer_relevancy,context_relevancy,answer_correctness,)from ragas import evaluatefrom datasets import Dataset


metrics = [faithfulness,answer_relevancy,context_relevancy,answer_correctness,]answers = []contexts = []for q in questions:response = query_engine.query(q)answers.append(response.response)contexts.append([sn.get_content() for sn in response.source_nodes])data = {"question": questions,"contexts": contexts,"answer": answers,"ground_truth": ground_truth,}dataset = Dataset.from_dict(data)result = evaluate(dataset, metrics)result.to_pandas().to_csv("output/ragas-evaluate.csv", sep=",")

在这个示例中

• 使用 questions 和 ground_truth 作为输入数据。

• 使用类似于 TruLens 中使用的指标。

• 手动构建数据集，添加问题、答案和上下文。

• 将评估结果保存到本地文件。

评估结果

Ragas的评估结果可以在本地文件中查看。结果包含每个评估指标的分数。以下是Ragas评估结果的示例：    

Ragas和TruLens的评估结果显示出相当大的差异，特别是在上下文相关性指标上，得分明显较低。

事实上，在评估上下文时，Ragas建议将上下文精度和上下文召回作为主要指标。然而，为了与TruLens进行比较，我们使用了上下文相关性。

在Ragas的评估结果中，我们只看到分数，没有任何解释分数背后的原因。

DeepEval

DeepEval 是一个开源的LLM评估框架，允许像单元测试一样运行评估任务。

评估指标

DeepEval 使用以下评估指标，其中一些设计用于 RAG 应用程序，另一些用于其他 LLM 使用：

• 忠实度：评估问题和上下文之间的一致性。

• 答案相关性：评估答案和问题之间的一致性。

• 上下文精确性：检查真相在上下文中的排名是否较高。

• 上下文召回：评估真相和上下文之间的一致性。

• 上下文相关性：评估问题和上下文之间的一致性。

• 幻觉：衡量幻觉程度。

• 偏见：评估偏见水平。

• 毒性：衡量毒性的存在，包括人身攻击、讽刺或威胁。

• Ragas：允许使用 Ragas 进行评估和生成解释。

• 知识保留：评估信息的持久性。

• 摘要：评估摘要的有效性。

• G-Eval：G-Eval 是使用大型语言模型（LLM）和思维链（CoT）执行评估任务的框架。它可以根据任何自定义标准评估 LLM 输出。有关更多信息，请查阅此论文。

用法示例

DeepEval 可以运行像单元测试这样的评估任务。这里有一个简单的例子：

import pytestfrom deepeval.metrics import (AnswerRelevancyMetric,FaithfulnessMetric,ContextualRelevancyMetric,)from deepeval.test_case import LLMTestCasefrom deepeval import assert_testfrom deepeval.dataset import EvaluationDataset


def generate_dataset():test_cases = []for i inrange(len(questions)):response = query_engine.query(questions[i])test_case = LLMTestCase(input=questions[i],actual_output=response.response,retrieval_context=[node.get_content() for node in response.source_nodes],expected_output=ground_truth[i],)test_cases.append(test_case)return EvaluationDataset(test_cases=test_cases)


dataset = generate_dataset()


@pytest.mark.parametrize("test_case",dataset,)def test_rag(test_case: LLMTestCase):answer_relevancy_metric = AnswerRelevancyMetric(model="gpt-3.5-turbo")faithfulness_metric = FaithfulnessMetric(model="gpt-3.5-turbo")context_relevancy_metric = ContextualRelevancyMetric(model="gpt-3.5-turbo")assert_test(test_case,[answer_relevancy_metric, faithfulness_metric, context_relevancy_metric],)

在这个例子中：

构建一个包含问题、生成的答案、上下文和真相的测试数据集。

使用像 Faithfulness、Answer Relevance 和 Context Relevance 这样的度量标准。

DeepEval 默认使用 gpt-4，但为了成本效益，您可以指定其他模型，比如 gpt-3.5-turbo。

评估度量标准的阈值默认设置为 0.5，表示低于此值的分数表示测试失败。

运行测试文件 deepeval test run test_deepeval.py 来执行评估任务。DeepEval 会在终端输出评估结果。如果测试通过，您将看到 PASSED；如果没有，将看到 FAILED。    

评估结果

虽然终端结果可能不方便查看，但DeepEval提供了访问评估结果的替代方式。您可以通过设置环境变量 export DEEPEVAL_RESULTS_FOLDER="./output" 将它们保存到本地JSON文件中。

这将结果保存在指定的文件夹中。

查看结果的另一种方式是通过Confident平台。使用您的API密钥登录，使用 deepeval login --confident-api-key your_api_key，然后运行测试。

结果会自动上传到Confident平台，使其更容易查看。以下是Confident上的评估结果的屏幕截图：

Confident还允许您将结果导出为CSV文件以供本地查看：    

UpTrain

UpTrain 是一个用于评估和改进LLM应用程序的开源平台。它在这里讨论的工具中拥有最广泛的评估指标集。

评估指标

UpTrain的评估指标适用于RAG应用程序和其他LLM应用程序。以下是一些指标：

• 响应匹配：评估答案和真相之间的一致性。

• 响应完整性：衡量答案是否涵盖了问题的所有方面。

• 响应简洁性：检查答案是否包含无关内容。

• 响应相关性：评估答案和问题之间的相关性。

• 响应有效性：评估答案是否有效，避免类似于“我不知道”的回答。

• 响应一致性：评估答案，问题和上下文之间的一致性。

• 上下文相关性：衡量上下文和问题之间的相关性。    

• 上下文利用：评估答案是否利用上下文来涵盖所有要点。

• 事实准确性：检查答案是否在事实上准确，并是否源自上下文。

• 上下文简洁性：衡量上下文是否简洁，避免无关信息。

• 上下文重新排序：评估重新排序后的上下文的有效性。

• 越狱检测：评估问题是否包含越狱线索。

• 提示注入：衡量问题是否可能导致泄露系统提示。

• 语言特征：评估答案是否简洁、连贯，并且没有语法错误。

• 语调：检查答案是否符合特定语调。

• 子查询完整性：评估子问题是否涵盖了问题的所有方面。

• 多查询准确性：评估问题的变体是否与原始问题一致。

• 代码幻觉：评估答案中的代码是否与上下文相关。

• 用户满意度：评估用户在对话中的满意度。

使用示例

UpTrain 与 LlamaIndex 集成，允许您使用 EvalLlamaIndex 创建评估对象。以下是一个示例：

import osimport jsonfrom uptrain import EvalLlamaIndex, Evals, ResponseMatching, Settings


settings = Settings(openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),)data = []for i inrange(len(questions)):data.append({"question": questions[i],"ground_truth": ground_truth[i],})llamaindex_object = EvalLlamaIndex(settings=settings, query_engine=query_engine)results = llamaindex_object.evaluate(data=data,checks=[ResponseMatching(),Evals.CONTEXT_RELEVANCE,Evals.FACTUAL_ACCURACY,Evals.RESPONSE_RELEVANCE,],)withopen("output/uptrain-evaluate.json", "w") as json_file:json.dump(results, json_file, indent=2)

在这个例子中，我们：

• 使用 OpenAI 的 API 密钥进行 UpTrain。

• 初始数据集只需要 Question 和 Ground Truth。Answer 和 Context 是由 EvalLlamaIndex 生成的。

• 包括常见的评估指标。

• 将结果保存在一个 JSON 文件中。

评估结果

评估结果存储在 JSON 文件中。为了更容易比较，将结果转换为 CSV 格式。以下是 UpTrain 的评估结果：

在 UpTrain 的评估结果中，Response Matching 分数有时可能看起来不准确。运行 Response Matching 后，您可能会得到三个分数：score_response_match、score_response_match_recall 和 score_response_match_precision。

即使 Answer 和 Ground Truth 看起来相似，这些分数可能为 0。目前尚不清楚为什么会发生这种情况；如果您知道，请在下方评论。    

比较分析

• 评估指标：TruLens 的指标较少，而 DeepEval 和 UpTrain 拥有广泛的指标。Ragas 的指标数量适中，涵盖了 RAG 应用的所有关键方面。

• 自定义评估：DeepEval 和 UpTrain 支持自定义指标，而 TruLens 和 Ragas 不支持。

• 自定义LLMs：大多数工具支持自定义LLMs。Ragas 通过 LangChain 实现此功能。

• 框架集成：大多数工具支持与 LlamaIndex 和 LangChain 的集成，但 DeepEval 和 UpTrain 仅支持与 LlamaIndex 的集成。

• WebUI：基于Web的界面可以更轻松地查看结果。TruLens、DeepEval 和 UpTrain 支持此功能；Ragas 不支持，尽管您可以使用第三方工具来查看结果。

• 分数解释：除 Ragas 外，所有工具都提供分数解释。DeepEval 可帮助 Ragas 生成这些解释。

• 单元测试：DeepEval 提供类似单元测试的评估任务，这在这些工具中是独特的。    

TruLens 和 Ragas 是最早的 RAG 评估工具之一，而 DeepEval 和 UpTrain 则是后来出现的。这些更新的工具可能受到早期工具的启发，从而拥有更全面的指标和改进的功能。然而，TruLens 和 Ragas 仍然具有独特的优势，例如 TruLens 直观的结果和 Ragas 为 RAG 应用量身定制的指标。

结论

本文讨论了与 LlamaIndex 集成的各种 RAG 评估工具，并比较了它们的特性。这些工具帮助开发人员更好地理解和优化 RAG 应用程序。还有其他未在此提及的工具，比如 LlamaIndex 的内置评估工具和 Tonic Validate。如果您不确定选择哪种评估工具，请从一个项目开始使用它。如果不符合您的需求，请尝试另一个。