编程智能体与代码 · 工具介绍
Ragas
Ragas 为大语言模型应用提供评估指标和测试数据生成能力,可定义输出评价规则,并返回评价结果及理由。
Ragas 能做什么
Ragas 为大语言模型应用提供评估指标和测试数据生成能力,可定义输出评价规则,并返回评价结果及理由。
- 语言模型与智能体质量评估及回归检查
如何使用 Ragas
为应用输出建立一项可复用的评价规则
准备输入
- 待评价的应用输出、明确的判断标准和允许返回的评价值。
- 已配置模型服务访问的 Ragas 环境。
操作步骤
- 安装 Ragas,配置模型客户端和访问凭据,明确本次评价要回答的问题。
- 创建 DiscreteMetric,设置名称、允许值和带输出变量的评价提示词。
- 用 ascore 提交应用输出,查看 score.value 与 score.reason,人工复核有歧义或判断不一致的样本。
预期交付物
- 按自定义规则生成的评价值和评价理由。
示例评价依赖外部语言模型及 API 凭据;评价提示词应提供判断所需的信息,模型给出的评价仍需用代表性样本复核。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。
从编程智能体与代码角度评估Ragas
把编程智能体与代码需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。
能否读懂上下文
确认工具能够读取所需目录,且不会引入不必要的资料。
改动是否可审查
优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。
测试能否说明问题
测试应覆盖用户可见行为,不只证明代码能运行。
选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。