RAG評価ツール ragas を試す｜npaka
RAG評価ツール「ragas」を試したので、まとめました。 1. ragas「ragas」は、「RAG」 (Retrieval Augmented Generation) パイプラインを評価するためのフレームワークです。「RAG」は外部データを使用してLLMのコンテキストを拡張するLLMアプリケーションです。「ragas」はこのパイプラインを評価して、パフォーマンスを定量化します。 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) RAGパイプラインの準備。 今回は、以下の記事で作成した、ELYZAのRAGパイプラインを使います。 (2) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install ragas datasets(3) 環境変数の準備。 「ragas」は「OpenAI API」で評価します。 import os import
RAG評価フレームワークのragasを使ってみた - サーバーワークスエンジニアブログ
サーバーワークスの村上です。 このブログではRAGの評価フレームワークであるragasについて紹介します。 ragasとは RAGの評価イメージ ragasでできること概要（忙しい方向けのまとめ） このブログで検証したこと ragasの利用の流れ テストデータの作成 RAGアプリケーションの回答を取得 評価 具体的な実装 テストデータの作成 htmlのロード LLMの定義 プロンプトのカスタマイズ テストデータの作成 生成できる質問の数 生成したテストデータをCSVに保存 RAGアプリケーションの回答を取得 評価 データセットを作成 メトリクスを定義 メトリクスの算出 まとめ ragasとは ragasはRAG（検索拡張生成）を評価するためのフレームワークです（RAG Assessmentが由来）。 github.com RAGとは大規模言語モデル（LLM）の外部に情報の保管場所を作ってお
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