主要观点：生成式 AI 应用在各行业迅速发展，Retrieval-Augmented Generation（RAG）能提升 AI 生成响应质量，通过结合大型语言模型与外部知识源，包含检索器和生成器组件，能减少幻觉提高输出准确性。评估 RAG 应用准确性是多方面任务，需考虑检索和生成模块，RAGAS 工具提供多种指标，不同用例需选择合适指标。自动化评估可提高效率，如在 RAG 应用中构建自动化评估管道，包括数据集准备、指标计算、与 CI/CD 集成和结果报告等步骤。案例研究展示了为文档助手构建自动化评估管道的过程，包括设计评估管道和在 CI/CD 中自动化评估，确保每次代码更新后自动评估性能。结论强调需定期评估 RAG 模型以维持输出质量，自动化评估可减少人工努力并促进持续改进。
关键信息：

• RAG 由检索器和生成器组件构成，能整合外部知识提升 AI 响应质量。
• 评估 RAG 需考虑多方面，不同用例选合适指标，RAGAS 工具提供指标。
• 自动化评估可提高效率，构建评估管道包括多步骤。
• 案例研究展示文档助手自动化评估管道构建过程。
  重要细节：
• RAG 中检索器通过语义相似或关键词匹配从知识库找相关知识，生成器基于检索到的上下文生成内容。
• 评估指标如上下文召回、精确率、忠实性、答案语义相似性等分别评估检索器和生成器性能。
• 自动化评估管道步骤包括数据集准备、指标计算、与 CI/CD 集成和结果报告。
• 案例中使用 RAGAS 库和特定工具进行评估，环境变量存储 API 密钥，结果与阈值比较决定工作流是否失败。