结果显示,RAGChecker 的评分与人类判断的相关性显著高于现有评估方法。在 Pearson 相关性上,RAGChecker 达到了 61.93%,而最接近的基线方法 RAGAS 仅为 48.31%。 利用 RAGChecker,研究人员评估了 8 个最先进的 RAG 系统,覆盖了 10 个不同领域的数据集。 通过分析结果,他们发现了 ...

Kur slėpsimės nuo karo: kai kurios priedangos gali tapti ...

Ar bandėte kepti moliūgų pyragą? Pyragų dienos proga maisto tinklaraštininkas Aurimėlis dalinasi labai skanaus pyrago receptu ...

Paskutinį spalio savaitgalį aktualios muzikos festivalis „Gaida 2024“ Vilniuje rengia išskirtinius elektroninės muzikos ...

持续优化检索增强能力 理解更贴近实战的RAG优化方法如优化文本解析、标题改写优化、表格内容增强、文本分割方法对比等等 对检索增强的能力做自动化评测 了解RAGAS指标体系 懂得RAG系统的评测方法。 大模型的微调 微调的概念与要求 型微调的作用、前提 ...

四个关键能力：主要是看抗噪声能力、拒绝无效回答能力、信息综合能力和反事实稳健性。 三、RAG的评估框架 这里介绍的主要是RAGAS 和 ARES。 RAGAS 是一个基于简单手写提示的评估框架，通过这些提示全自动地衡量答案的准确性、 相关性和上下文相关性。

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