让模型评估模型：构建双代理RAG评估系统的步骤解析
在当前大语言模型(LLM)应用开发的背景下,一个关键问题是如何评估模型输出的准确性。我们需要确定哪些评估指标能够有效衡量提示(prompt)的效果,以及在多大程度上需要对提示进行优化。
为解决这一问题,我们将介绍一个基于双代理的RAG(检索增强生成)评估系统。该系统使用生成代理和反馈代理,基于预定义的测试集对输出进行评估。或者更简单的说，我们使用一个模型来评估另外一个模型的输出。
在本文中将详细介绍如何构建这样一个RAG评估系统,并展示基于四种提示工程技术的不同结果,包括ReAct、思维链(Chain of Thought)、自一致性(Self-Consistency)和角色提示(Role Prompting)。
以下是该项目的整体架构图:
https://avoid.overfit.cn/post/f64e1de74d8a423a859086dfed4d5a47
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 全程不用写代码，我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了，比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15：你的「微服务管家」又秀新绝活了
2023-09-20 ChatGPT可以取代搜索引擎吗？
2022-09-20 使用Keras Tuner进行自动超参数调优的实用教程