ragas生成测试集
时间: 2025-03-06 17:45:24 浏览: 55
### 如何使用RAGAS生成测试集
为了利用RAGAS框架生成针对检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的合成测试数据集,需遵循特定流程。由于Ragas内部依赖于英文的语言模型提示[^1],当前版本仅适用于处理英语文档。
#### 安装与配置环境
首先,确保已经安装了`ragas`库以及其所有依赖项。可以通过Python包管理工具pip完成这一操作:
```bash
pip install ragas
```
接着按照官方指南设置必要的环境变量并导入所需的模块以初始化评估环境[^4]。
#### 创建自定义测试样例
对于希望构建的每一个测试实例而言,应当明确定义输入查询字符串、预期返回的结果列表以及其他任何可能影响评分机制的因素。考虑到实际应用场景中的多样性,在设计这些示例外观时应尽可能覆盖广泛的情况。
#### 使用预设模板加速开发过程
如果不想从零开始编写每一条记录,则可以考虑采用内置的数据结构作为起点。例如,通过调用如下所示的方法获取一组默认参数化的条目集合:
```python
from ragas import get_default_test_cases
test_cases = get_default_test_cases()
print(test_cases[:5]) # 打印前五个测试案例供参考
```
上述代码片段会读取预先准备好的JSON文件,并将其转换成易于使用的对象形式以便进一步加工处理[^2]。
#### 自动化批量生产高质量样本
当积累了足够的基础素材之后,就可以借助脚本实现自动化地扩充规模。下面给出了一种简单的方式来自动生成大量具有代表性的问答对:
```python
import random
from typing import List
def generate_synthetic_qa_pairs(
context_texts: List[str], num_questions_per_context=3
) -> List[tuple]:
qa_pairs = []
for text in context_texts:
questions = [
f"What is the main idea of this paragraph? {text}",
f"Summarize briefly what you've read about here.",
f"How does this relate to other topics we have discussed?",
]
selected_qs = random.sample(questions, min(len(questions), num_questions_per_context))
qa_pairs.extend([(q, text) for q in selected_qs])
return qa_pairs
```
此函数接收一系列背景材料作为输入,并基于它们随机挑选若干问题模式组合而成新的配对关系。最终得到的结果可以直接用于后续训练或验证环节之中。
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