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大模型测评DeepEval快速入门-RAG指标详解
文章目录3. RAG 指标详解3.1. Answer Relevancy答案相关性3.1.1. 指标定义与评分逻辑3.1.2. 适用场景3.1.3. 参数说明3.1.4. 完整可运行示例3.1.5. 运行结果与分数解读3.1.6. 常见问题与调优3.2. Faithfulness忠实度3.2.1. 指标定义与评分逻辑3.2.2. 与 Hallucination 指标的区别3.2.3. 参数说明3.2.4. 完整可运行示例3.2.5. 运行结果与分数解读3.3. Contextual Relevancy上下文相关性3.3.1. 指标定义与评分逻辑3.3.2. 完整可运行示例3.3.3. 分数解读3.4. Contextual Recall上下文召回率3.4.1. 指标定义与评分逻辑3.4.2. 完整可运行示例3.5. Contextual Precision上下文精确度3.5.1. 指标定义与评分逻辑3.5.2. 完整可运行示例3.6. 五指标联合使用3.6.1. 推荐组合策略3.6.2. 完整联合评估代码3.7. 小结3. RAG 指标详解文档基于 DeepEval v4.1.0 编写来源https://deepeval.com/docs/metrics-answer-relevancy 等指标评估对象评分公式需要参数参考基准Answer Relevancy生成器相关语句数 / 总语句数input actual_output无参考Faithfulness生成器真实声明数 / 总声明数input actual_output retrieval_context无参考Contextual Relevancy检索器相关语句数 / 总语句数input actual_output retrieval_context无参考Contextual Recall检索器可归因语句数 / 总语句数input actual_output expected_output retrieval_context有参考Contextual Precision检索器加权累计精度input actual_output expected_output retrieval_context有参考3.1. Answer Relevancy答案相关性3.1.1. 指标定义与评分逻辑Answer Relevancy 衡量的是 LLM 生成的actual_output与用户input之间的相关程度。它的评分逻辑是用 LLM 从actual_output中提取所有陈述语句判断每条陈述是否与input相关分数 相关陈述数 / 总陈述数注意高分只说明答案切题不保证事实正确。要检测幻觉需要配合 Faithfulness 指标。3.1.2. 适用场景场景是否适用说明RAG 应用推荐评估生成器是否回答用户问题聊天机器人推荐检测是否跑题摘要生成不适用摘要场景用 SummarizationMetric安全检测不适用用 Bias/Toxicity 指标3.1.3. 参数说明参数名类型必填默认值说明thresholdfloat否0.5通过阈值分数 threshold 才算通过modelstr/DeepEvalBaseLLM否gpt-5.4评估用 LLMinclude_reasonbool否True是否输出评分原因strict_modebool否False严格模式只有满分 1.0 才通过async_modebool否True是否异步执行verbose_modebool否False是否打印中间步骤evaluation_templateclass否AnswerRelevancyTemplate自定义评估模板3.1.4. 完整可运行示例# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-answer-relevancy# 导入评估模块fromdeepevalimportevaluatefromdeepeval.metricsimportAnswerRelevancyMetricfromdeepeval.test_caseimportLLMTestCase# 创建评估指标metricAnswerRelevancyMetric(threshold0.7,# 通过阈值modelgpt-4.1,# 评估用 LLMinclude_reasonTrue,# 输出评分原因verbose_modeFalse# 是否打印中间步骤)# 创建测试用例test_caseLLMTestCase(input如果鞋子不合脚怎么办,# 用户问题actual_output我们提供 30 天全额退款无需额外费用。# LLM 实际输出)# 运行评估evaluate(test_cases[test_case],metrics[metric])3.1.5. 运行结果与分数解读# 运行上面代码后输出类似 Test Case 1: Metric: Answer Relevancy Score: 0.92 Threshold: 0.7 Success: True Reason: The actual output is highly relevant to the input about shoe returns. All statements directly address the return policy question.分数区间含义建议0.9 ~ 1.0高度相关答案精准切题优秀0.7 ~ 0.9基本相关可能有少量冗余良好0.5 ~ 0.7部分相关存在较多无关内容需优化 prompt0.0 ~ 0.5严重偏离主题检查生成逻辑3.1.6. 常见问题与调优常见错误Answer Relevancy 高不代表答案正确。一个回答可以完全切题但内容全是编造的。必须配合 Faithfulness 指标使用。# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-answer-relevancy#customize-your-template# 自定义评估模板示例fromdeepeval.metricsimportAnswerRelevancyMetricfromdeepeval.metrics.answer_relevancyimportAnswerRelevancyTemplateclassCustomTemplate(AnswerRelevancyTemplate):staticmethoddefgenerate_statements(actual_output:str):returnfGiven the text, breakdown and generate a list of statements presented. Example: Our new laptop model features a high-resolution Retina display for crystal-clear visuals. {{ statements: [ The new laptop model has a high-resolution Retina display. ] }} END OF EXAMPLE Text:{actual_output}JSON: # 注入自定义模板metricAnswerRelevancyMetric(evaluation_templateCustomTemplate)metric.measure(test_case)print(f自定义模板评分:{metric.score})3.2. Faithfulness忠实度3.2.1. 指标定义与评分逻辑Faithfulness 衡量 LLM 的actual_output是否与retrieval_context检索到的上下文事实一致。它的评分逻辑是用 LLM 从actual_output中提取所有声明判断每条声明是否与retrieval_context中的事实一致不矛盾分数 真实声明数 / 总声明数注意Faithfulness 关注的是输出是否与检索上下文一致而不是与 ground truth 一致。如果检索上下文本身就有错误忠实度分数可能很高但实际输出是错误的——这就是 garbage in, garbage out。3.2.2. 与 Hallucination 指标的区别特性FaithfulnessHallucination参考源retrieval_context检索到的上下文context标注的 ground truth使用场景RAG 管线运行时评估有标注数据时使用评估对象生成器输出是否忠于检索结果输出是否与标准答案一致是否参考基准否无参考是有参考3.2.3. 参数说明参数名类型必填默认值说明thresholdfloat否0.5通过阈值modelstr/DeepEvalBaseLLM否gpt-5.4评估用 LLMinclude_reasonbool否True是否输出评分原因strict_modebool否False严格模式async_modebool否True是否异步执行verbose_modebool否False是否打印中间步骤truths_extraction_limitint否None限制提取的真相数量penalize_ambiguous_claimsbool否False是否惩罚模糊声明3.2.4. 完整可运行示例# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-faithfulness# 导入评估模块fromdeepevalimportevaluatefromdeepeval.test_caseimportLLMTestCasefromdeepeval.metricsimportFaithfulnessMetric# 准备测试数据actual_output我们提供 30 天全额退款无需额外费用。retrieval_context[所有客户享有 30 天全额退款保障。]# 创建评估指标metricFaithfulnessMetric(threshold0.7,modelgpt-4.1,include_reasonTrue)# 创建测试用例test_caseLLMTestCase(input如果鞋子不合脚怎么办,actual_outputactual_output,retrieval_contextretrieval_context)# 运行评估evaluate(test_cases[test_case],metrics[metric])3.2.5. 运行结果与分数解读# 运行上面代码后输出类似 Test Case 1: Metric: Faithfulness Score: 0.95 Threshold: 0.7 Success: True Reason: The output is highly faithful to the retrieval context. All claims can be verified against the provided context.# 对比检索上下文有误导但输出忠实的情况test_caseLLMTestCase(input退货政策是什么,actual_output我们提供 60 天全额退款。,# 注意上下文说的是 30 天retrieval_context[所有客户享有 30 天全额退款保障。])faithfulnessFaithfulnessMetric(threshold0.7)faithfulness.measure(test_case)print(fFaithfulness 分数:{faithfulness.score})# 低分因为上下文只有 30 天print(f原因:{faithfulness.reason})# 运行上面代码后输出类似 Faithfulness 分数: 0.0 原因: The claim 60 天全额退款 contradicts the retrieval context which states 30 天全额退款保障.3.3. Contextual Relevancy上下文相关性3.3.1. 指标定义与评分逻辑Contextual Relevancy 衡量检索到的retrieval_context与用户input的整体相关性。它关注的是检索到的文档中有多少是真正有用的有多少是噪音。评分逻辑分数 相关语句数 / 总语句数。LLM 先从retrieval_context中提取所有语句再判断每条是否与input相关。3.3.2. 完整可运行示例# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-contextual-relevancyfromdeepevalimportevaluatefromdeepeval.test_caseimportLLMTestCasefromdeepeval.metricsimportContextualRelevancyMetric# 模拟检索返回了 3 条文档其中 1 条不相关retrieval_context[所有客户享有 30 天全额退款保障。,# 相关退款需在购买后 30 天内申请。,# 相关我们的仓库位于深圳支持全国配送。,# 不相关噪音]metricContextualRelevancyMetric(threshold0.7,modelgpt-4.1,include_reasonTrue)test_caseLLMTestCase(input退货政策是什么,actual_output我们提供 30 天全额退款。,retrieval_contextretrieval_context)evaluate(test_cases[test_case],metrics[metric])# 运行上面代码后输出类似 Test Case 1: Metric: Contextual Relevancy Score: 0.67 Threshold: 0.7 Success: False Reason: 2 out of 3 statements in the retrieval context are relevant to the input. The warehouse location statement is irrelevant.3.3.3. 分数解读分数含义调优方向低分检索结果中噪音过多降低 top-K、缩小 chunk size、优化 embedding高分检索结果精准保持现有配置3.4. Contextual Recall上下文召回率3.4.1. 指标定义与评分逻辑Contextual Recall 衡量的是对于理想的expected_outputretrieval_context中包含了多少必要信息。它关注的是“有没有漏掉关键信息”。评分逻辑先从expected_output中提取所有语句再判断每条是否能在retrieval_context中找到支撑。注意Recall 使用expected_output期望输出而不是actual_output实际输出因为要衡量的是检索系统是否取回了生成理想答案所需的所有信息。3.4.2. 完整可运行示例# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-contextual-recallfromdeepevalimportevaluatefromdeepeval.test_caseimportLLMTestCasefromdeepeval.metricsimportContextualRecallMetric# 模拟检索上下文缺少了部分信息retrieval_context[所有客户享有 30 天全额退款保障。,# 缺少了退款需在 30 天内申请这条信息]metricContextualRecallMetric(threshold0.7,modelgpt-4.1,include_reasonTrue)test_caseLLMTestCase(input退货政策是什么,actual_output我们提供 30 天全额退款。,expected_output客户享有 30 天全额退款保障退款需在购买后 30 天内申请。,retrieval_contextretrieval_context)evaluate(test_cases[test_case],metrics[metric])# 运行上面代码后输出类似 Test Case 1: Metric: Contextual Recall Score: 0.50 Threshold: 0.7 Success: False Reason: 1 out of 2 statements in the expected output can be attributed to the retrieval context. The 30 天内申请 detail is missing.3.5. Contextual Precision上下文精确度3.5.1. 指标定义与评分逻辑Contextual Precision 衡量的是在retrieval_context中相关节点是否排在无关节点前面。它关注的是“排序是否合理”。评分逻辑使用加权累计精度Weighted Cumulative Precision越靠前的节点权重越大。相关节点排在前面得分高埋在噪音后面得分低。3.5.2. 完整可运行示例# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-contextual-precisionfromdeepevalimportevaluatefromdeepeval.test_caseimportLLMTestCasefromdeepeval.metricsimportContextualPrecisionMetric# 模拟相关文档排在后面无关文档排在前面retrieval_context[我们的仓库位于深圳支持全国配送。,# 不相关排在第一位所有客户享有 30 天全额退款保障。,# 相关退款需在购买后 30 天内申请。,# 相关]metricContextualPrecisionMetric(threshold0.7,modelgpt-4.1,include_reasonTrue)test_caseLLMTestCase(input退货政策是什么,actual_output我们提供 30 天全额退款。,expected_output客户享有 30 天全额退款保障退款需在购买后 30 天内申请。,retrieval_contextretrieval_context)evaluate(test_cases[test_case],metrics[metric])# 运行上面代码后输出类似 Test Case 1: Metric: Contextual Precision Score: 0.55 Threshold: 0.7 Success: False Reason: Relevant nodes are not ranked optimally. The first node is irrelevant, lowering the weighted cumulative precision score.3.6. 五指标联合使用3.6.1. 推荐组合策略场景推荐指标组合说明快速验证Answer Relevancy Faithfulness先测生成器质量全面评估全部 5 个指标生成器 检索器全覆盖检索器调试Contextual Relevancy Recall Precision聚焦检索质量生产监控Faithfulness Answer Relevancy无参考指标无需标注数据3.6.2. 完整联合评估代码# 来源: https://deepeval.com/docs/metrics-introduction# 五指标联合评估fromdeepevalimportevaluatefromdeepeval.test_caseimportLLMTestCasefromdeepeval.metricsimport(AnswerRelevancyMetric,FaithfulnessMetric,ContextualRelevancyMetric,ContextualRecallMetric,ContextualPrecisionMetric,)# 准备测试数据test_caseLLMTestCase(input退货政策是什么,actual_output我们提供 30 天全额退款退款需在购买后 30 天内申请。,expected_output客户享有 30 天全额退款保障退款需在购买后 30 天内申请。,retrieval_context[所有客户享有 30 天全额退款保障。,退款需在购买后 30 天内申请。,])# 全部 5 个 RAG 指标metrics[AnswerRelevancyMetric(threshold0.7),FaithfulnessMetric(threshold0.7),ContextualRelevancyMetric(threshold0.7),ContextualRecallMetric(threshold0.7),ContextualPrecisionMetric(threshold0.7),]# 运行联合评估resultsevaluate(test_cases[test_case],metricsmetrics)# 汇总结果print(\n*50)print(RAG 联合评估结果汇总)print(*50)forresultinresults:status通过ifresult.successelse未通过print(f{status}{result.metric_name}:{result.score:.2f})# 运行上面代码后输出类似 RAG 联合评估结果汇总 通过 Answer Relevancy: 0.92 通过 Faithfulness: 0.95 通过 Contextual Relevancy: 0.88 通过 Contextual Recall: 0.80 通过 Contextual Precision: 0.853.7. 小结Answer Relevancy衡量答案是否切题分数 0~1建议阈值 0.7。无参考指标仅需 input actual_outputFaithfulness衡量答案是否忠于检索上下文是检测幻觉的核心指标。无参考指标需要 retrieval_contextContextual Relevancy衡量检索结果中噪音比例低分说明检索精度不足 → 降低 top-KContextual Recall衡量检索是否遗漏关键信息低分说明检索不全 → 增大 top-K 或换 embedding 模型Contextual Precision衡量相关节点排序是否靠前低分说明排序算法需要优化 → 调整 re-ranker推荐组合Faithfulness Answer Relevancy生成器 Contextual Relevancy检索器 最小覆盖
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