评估基于RAG系统的关键考量因素

像GPT-4这样的大型语言模型(LLMs)通过在各种主题上生成类人响应，彻底改变了自然语言处理领域。虽然这些模型极其强大，但其生成结果的质量有时会参差不齐。它们可能产生非常准确且富有洞察力的回答，但有时输出内容也可能显得随机、不相关或完全虚构。

这种可变性源于它们依赖于从大型数据集中学习到的模式，而这些模式可能并不总能提供特定任务所需的精确或最新信息。

为了解决这些不一致性问题，已成为一项有价值的技术。RAG通过将大语言模型与外部知识源（如向量数据库或专业信息库）相结合来增强其能力。这种方法有助于确保输出不仅与上下文相关，而且基于事实数据。

然而，实现基于RAG的系统面临诸多挑战，特别是在评估生成响应质量方面。RAG应用的成功取决于其检索和整合外部信息的能力，这使得全面评估变得至关重要。需要监控的关键方面包括检索文档的相关性、答案的准确性以及响应随时间变化的连贯性。

评估基于RAG的系统面临多项挑战，主要源于将外部潜在动态数据源与LLMs集成的复杂性。以下是详细的关键挑战：

1. 文档检索与使用中的偏见

你可能面临的一个挑战是在检索阶段。如何确保你的模型一开始就能检索到正确的信息？

请注意，嵌入模型在此过程中起着关键作用。它负责将文本信息准确表示为向量，然后用于检索相关文档。

这里的挑战在于评估嵌入模型对查询和文档含义的捕捉效果。低质量的嵌入可能导致检索到无关或误导性的文档，从而降低生成回答的质量。

2. 上下文相关性与过滤

当你开始处理大量上下文信息时——有时多达数十万个字符——将其精简至更易管理的规模（通常约1000个字符）至关重要。虽然大语言模型（LLMs）在技术上能够处理超长输入，但它们往往更关注上下文窗口的首尾部分。

这使得确保保留并使用最相关信息变得具有挑战性。为了评估RAG系统在过滤和优化上下文方面的表现，您需要在保留关键细节与剔除不必要信息之间找到恰当的平衡点。

余弦相似度常用于评估文档的相关性，虽然效率很高，但并不总能捕捉文档与查询之间微妙的相关性。这就提出了一个关键挑战：如何评估您选择的相似度指标是否真正能检索到上下文最合适的文档。

请注意，余弦相似度有时会过度优先考虑表面上与查询相似的文档，而忽略了那些可能提供更深层次、更相关见解的文档。

3. 忠实度、回答相关性及其他评估指标

一个主要的评估挑战是确保生成响应的忠实度——即响应是否基于检索到的文档在事实上正确。不仅需要检查响应的准确性，评估系统如何将其答案与检索文档的特定部分相关联也同样重要。

例如，系统可能需要根据文档验证Python版本要求。在此过程中，系统必须明确引用支持每个主张的来源。评估真实性意味着仔细检查这些链接，以确保生成的内容直接得到检索证据的支持。

评估基于RAG系统的另一个关键指标是答案相关性——生成的答案是否直接回应您的查询而不包含不必要的偏离。例如，有时系统可能会包含额外上下文，比如关于设置Label Studio的信息，虽然有用，但可能与具体的安装问题没有直接关联。这里的挑战在于评估系统在提供全面答案的同时，如何有效避免无关内容。

在我们即将发布的关于如何评估企业RAG问答系统的教程中，我们将重点关注以下两个指标。不过，Ragas（一个用于评估RAG管道的框架）列出了许多其他可能对您特定用例有帮助的指标。点击此处查看完整列表。

4. 多文档集成与一致性

整合来自多个来源的信息可能特别复杂，尤其是当这些来源提供的信息相互冲突时。

例如，不同文档可能指定不同版本的Python作为需求。这种不一致性使评估过程复杂化，因为系统需要识别并解决或突出这些冲突。

你需要评估系统处理此类冲突的能力，以及它在源材料出现差异时向你发出警报的效果如何。

解决这个问题的一种可能方法是使用先前生成的答案作为进一步查询的输入，并创建一个反馈循环，但这可能会使评估复杂化。早期回答中的错误或偏见可能会在后续答案中传播和放大。为了评估系统的稳健性，你需要观察它在这些迭代过程中的表现如何，以及它是否能在多轮问答中保持一致性。

5. 评估中的主观性与人在回路系统

评估您评估RAG系统的方式也可能带来复杂性和挑战。

使用独立的LLM来评估RAG系统生成的响应有助于判断答案质量。然而，这会引入主观性因素，因为不同的LLM在评判答案时可能采用不同的标准或解读方式。

挑战在于标准化这些评估以确保一致性和可靠性。此外，评估LLM必须足够先进（达到GPT-4级别）才能准确判断答案的真实性和相关性。

人工监督是另一个问题。

虽然RAG系统旨在自动化大部分响应生成和评估过程，但人工监督仍然不可或缺。您可能需要优化提示词、纠正错误并验证系统的输出结果。

这种人机协作的方法虽然有益，但会因评审人员的专业水平和判断力而引入变数。您需要评估系统整合人工反馈的效果如何，以及它对这类反馈的依赖程度。

6. 可扩展性与性能权衡

在评估深度与所需时间/成本之间总是存在权衡。生成响应、评估其忠实度和相关性，并应用如Ragas提供的指标，这些过程计算密集且耗时。

这里的问题在于评估全面评估的收益是否能够证明其成本的合理性，尤其是在实时或大规模部署的情况下。

此外，RAG系统支持批量处理和交互式评估两种模式，每种方式都有其权衡取舍。批量处理速度更快、扩展性更强，但缺乏交互式人工参与评估的细微差别和适应性。

你需要通过评估系统在不同操作环境下的灵活性、速度和输出质量，来衡量它在这些不同模式下的性能表现。

7. 成本考量

在评估基于RAG的系统时，你会发现它对计算资源的需求相当高。你需要处理大量数据、生成嵌入向量、检索和排序文档，然后生成并评估响应——所有这些都会占用大量时间和计算资源。

如果您正在处理大规模部署，可能需要处理数千个查询，这将变得更加具有挑战性。

您还应考虑财务方面的问题。使用像OpenAI这样的API以及运行RAG系统所需的基础设施可能成本高昂。如果您频繁进行查询和评估，尤其是处理大型数据集时，费用可能会迅速累积。

结论

在后续文章中，我们将提供一份详细的逐步教程，介绍如何使用Label Studio、GPT-4和Ragas来构建、评估和改进RAG应用程序。敬请期待！