1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Retrieval Augmented Generation (RAG) з LangChain
Connected

вправа

Оцінювання точності контексту в Ragas

Щоб розпочати оцінювання вашого RAG, ви почнете з метрики context precision у фреймворку ragas. Нагадаємо, context precision фактично вимірює, наскільки дотичні (релевантні) витягнуті документи до вхідного запиту.

У цій вправі вам надано вхідний запит, документи, які витягнув застосунок RAG, та еталон — документ, який, на думку експерта‑людини, був найдоречнішим для витягування. Ви обчислите точність контексту для цих рядків, перш ніж оцінювати реальний ланцюжок RAG у LangChain в наступній вправі.

Текст, згенерований застосунком RAG, збережено у змінній model_response для стислості.

Інструкції

100 XP
  • Визначте ланцюжок ragas для обчислення context precision.
  • Оцініть точність контексту витягнутих документів для вхідного запиту; значення "ground_truth" уже задане.