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  3. 使用 LangChain 的 Retrieval Augmented Generation (RAG)
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道练习

Ragas 上下文精确度评估

为了开始您的 RAG 评估之旅，您将先使用 ragas 框架评估 上下文精确度（context precision） 指标。回顾一下，上下文精确度用于衡量检索到的文档与输入查询的相关性有多高。

在本练习中，您将获得一个输入查询、由 RAG 应用检索出的文档，以及基于人类专家判断得出的真实答案（即最合适被检索的文档）。您将先基于这些字符串计算上下文精确度，然后在下一个练习中评估一个实际的 LangChain RAG 链。

为简洁起见，RAG 应用生成的文本已保存到变量 model_response 中。

说明

100 XP
  • 定义一个 ragas 的上下文精确度链。
  • 评估给定输入查询所对应的已检索文档的上下文精确度；"ground_truth" 已经提供。