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如何评估 RAG 管道中的检索质量：Precision@k、Recall@k 和 F1@k
在我之前的文章中，我已经向您介绍了如何在 Python 中组合一个非常基本的 RAG 管道，以及对大型文本文档进行分块。我们还研究了如何将文档转换为嵌入，使我们能够在向量数据库中快速搜索相似文档，以及如何使用重新排名来识别[...]如何评估 RAG 管道中的检索质量：Precision@k、Recall@k 和 F1@k 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学，我已经引导您在 Python 中组装一个非常基本的 RAG 管道，以及对大型文本文档进行分块。我们还研究了如何将文档转换为嵌入，使我们能够在向量数据库中快速搜索相似文档，以及如何使用重新排名来识别最合适的文档来回答用户的查询。
在 Python 中组合一个非常基本的 RAG 管道 对大型文本文档进行分块 文档如何转换为嵌入 如何使用重新排名因此，现在我们已经检索了相关文档，是时候将它们传递到 LLM 进行生成步骤了。但在此之前，重要的是能够判断检索机制是否运作良好并能够成功识别相关结果。毕竟，检索包含用户查询答案的块是能够生成有意义的答案的第一步。
因此，这正是我们今天要探讨的内容。特别是，我们将研究一些用于评估检索和重新排名性能的最流行的指标。
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为什么关心衡量检索性能
因此，我们的目标是评估我们的嵌入模型和向量数据库带回候选文本块的效果。本质上，我们在这里试图找出的是“正确的文档是否位于 top-k 检索集中的某个位置？”，或者我们的向量搜索是否返回完整的垃圾？ 🙃 我们可以使用几种不同的方法来回答这个问题。其中大多数源自信息检索领域。
正确的文档是否位于 top-k 检索集中的某处 信息检索 二进制 已评分 HitRate@k,