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建设品牌公司网站,广告营销是做什么的,有什么网站做交流会,网站建设 有聊天工具的吗你是否曾经遇到过这样的情况#xff1a;你的RAG系统明明检索到了相关文档#xff0c;但AI的回答却总是偏离主题#xff1f;这往往不是生成模型的问题#xff0c;而是检索结果排序混乱导致的。DeepEval作为专业的LLM评估框架#xff0c;提供了上下文精度等核心指标#xf…你是否曾经遇到过这样的情况你的RAG系统明明检索到了相关文档但AI的回答却总是偏离主题这往往不是生成模型的问题而是检索结果排序混乱导致的。DeepEval作为专业的LLM评估框架提供了上下文精度等核心指标能够帮你从根本上解决这个问题。【免费下载链接】deepevalThe Evaluation Framework for LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval本文将带你快速掌握DeepEval的上下文精度指标通过3个简单步骤实现RAG系统的精准评估让你的AI助手不再答非所问。为什么上下文精度如此重要在RAG系统中检索模块的质量直接影响最终回答的准确性。即使生成模型再强大如果重要的相关信息被排在检索结果的后面AI依然会产生错误回答。DeepEval的上下文精度指标专门针对这一痛点设计它能评估检索系统是否将相关文档排在了前面。上下文精度具有三大核心优势精准排序评估不仅检查是否检索到相关内容更关注相关内容的排序位置智能判断机制利用大语言模型的理解能力进行相关性判断无需人工标注详细原因分析提供完整的评分理由便于快速定位问题第一步快速设置评估环境开始使用DeepEval非常简单。首先你需要安装DeepEvalpip install deepeval然后创建你的第一个评估脚本from deepeval import evaluate from deepeval.test_case import LLMTestCase from deepeval.metrics import ContextualPrecisionMetric # 准备测试数据 test_case LLMTestCase( input如果这些鞋子不合脚怎么办, actual_output我们提供30天无理由退货不收取额外费用。, expected_output您有资格获得30天无理由退货不收取额外费用。, retrieval_context[ 所有客户都有资格享受30天无理由退货不收取额外费用。, 我们的鞋子有多种尺码可供选择。, 退货需保持商品原包装完好。 ] ) # 配置评估指标 metric ContextualPrecisionMetric( threshold0.7, modelgpt-4, include_reasonTrue ) # 运行评估 evaluate(test_cases[test_case], metrics[metric])这个简单的例子展示了如何评估一个产品问答场景。当用户询问退货政策时我们检查检索系统是否将退货相关的文档排在了前面。第二步理解评估结果与改进运行评估后DeepEval会给出详细的评分和原因。假设你发现上下文精度评分只有0.6通过分析评分理由你可能会发现第一条文档退货政策与问题高度相关第二条文档尺码选择与问题完全不相关第三条文档退货条件部分相关问题很明显检索系统将不相关的尺码选择文档排在了相关文档之前。调整检索策略后重新组织检索上下文# 优化后的检索上下文 retrieval_context [ 所有客户都有资格享受30天无理由退货不收取额外费用。, 退货需保持商品原包装完好。, 我们的鞋子有多种尺码可供选择。 ] # 重新评估 metric.measure(test_case) print(f优化后评分: {metric.score}) # 从0.6提升到0.9通过简单的排序调整上下文精度评分从0.6提升到0.9系统的回答准确率显著提高。第三步进阶应用与最佳实践掌握了基础用法后你可以进一步优化评估效果调整评估参数metric ContextualPrecisionMetric( threshold0.8, # 提高合格标准 modelgpt-4o, # 使用更强的评估模型 strict_modeFalse, # 允许部分分数 verbose_modeTrue # 显示详细评估过程 )集成到开发流程将DeepEval评估集成到你的CI/CD流程中确保每次代码变更都不会降低RAG系统的质量。多指标联合评估结合上下文召回率和上下文相关性指标构建完整的RAG评估体系全面监控系统性能。立即开始你的评估之旅通过这三个简单步骤你已经掌握了DeepEval上下文精度的核心用法。现在就可以在你的RAG项目中集成上下文精度评估设置定期评估任务监控系统性能变化发现性能下降时及时排查原因持续优化检索策略提升用户体验DeepEval的强大评估能力能够帮助你在AI应用开发中少走弯路确保你的RAG系统始终提供准确、相关的回答。开始使用DeepEval让你的AI助手真正理解用户意图【免费下载链接】deepevalThe Evaluation Framework for LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考