ragas的demo
时间: 2025-02-21 19:21:40 浏览: 72
### RAGAS Demo Example Tutorial
RAGAS (Retrieval-Augmented Generative Agent System) 是一种结合检索增强技术的生成式代理系统框架,旨在提高对话系统的性能和效率。为了帮助理解如何实现基于此概念的应用程序开发,下面提供了一个简单的 Python 实现案例[^1]。
#### 创建环境并安装依赖库
首先,在本地计算机上创建一个新的虚拟环境,并通过 pip 安装必要的软件包:
```bash
pip install transformers ragas torch faiss-cpu
```
#### 加载预训练模型与数据集
接着加载 Hugging Face 上托管的一个预训练语言模型以及用于索引构建的数据集合:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import ragas as rg
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-base")
dataset_path = "path_to_your_dataset"
index_builder = rg.IndexBuilder(dataset=rg.load_dataset(dataset_path))
```
#### 构建向量数据库
利用 Faiss 库来加速相似度查询过程,从而更高效地找到最接近输入文本的相关文档片段:
```python
vector_db = index_builder.build_index()
query_text = "What is retrieval-augmented generation?"
encoded_query = tokenizer(query_text, return_tensors='pt').input_ids
retrieved_docs = vector_db.search(encoded_query.numpy(), k=5)
```
#### 执行推理阶段
最后一步就是调用生成函数完成最终的回答生成任务,这里采用 beam search 方法以获得更好的输出质量:
```python
for doc in retrieved_docs:
context = f"{doc['title']}: {doc['text']}"
inputs = tokenizer([context], max_length=512, truncation=True, padding="max_length", return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs.input_ids, num_beams=4, min_length=20, max_length=80)
generated_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_answer)
```
上述代码展示了怎样使用 RAGAS 来搭建一个简易版的知识驱动型问答机器人原型。当然实际部署过程中还需要考虑更多细节优化问题,比如多轮对话管理、错误处理机制等方面的设计。
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