Створення оцінювання Ragas
Щоб виконати оцінювання за допомогою ragas, вам потрібно вибрати LLM, створити набір даних для оцінювання та визначити набір метрик для порівняння. Як ви дізналися з попереднього відео, дві ключові метрики Graph RAG — це context precision та noise sensitivity.
Для вас уже визначено llm, а також наведено приклади результатів (cypher_result), які показують відмінності між звичайним векторним отриманням, text-to-cypher та гібридним отриманням.
Ця вправа є частиною курсу
Graph RAG з LangChain і Neo4j
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create an evaluation LLM
evaluator_llm = ____(llm)