Создание оценки с помощью Ragas
Для оценки с помощью ragas вам потребуется выбрать языковую модель, создать набор данных для оценки и определить набор метрик. Как вы узнали из предыдущего видео, два ключевых показателя Graph RAG — это точность контекста (context precision) и чувствительность к шуму (noise sensitivity).
Для вас уже определена переменная llm, а также примеры результатов (cypher_result), демонстрирующие различия между обычным векторным поиском, text-to-cypher и гибридным поиском.
Это упражнение является частью курса
Graph RAG с LangChain и Neo4j
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create an evaluation LLM
evaluator_llm = ____(llm)