langflow_ragas
1.0.0
El repositorio implementa el código para la fidelidad de las métricas de RAGAS, answer_relevancy, context_recall y context_precision (https://docs.ragas.io/en/stable/index.html) en una tubería RAG.
Esto se hace creando el componente personalizado ragas_custom_component.json.
Clonar el repositorio
git clone https : // github . com / paulomuraroferreira / langflow_ragas . gitInstale langflow y ragas:
!p ip install langflow == 1.0 . 11
!p ip install ragas == 0.1 . 10En la terminal ejecutar
langflow runCargue el json RAG pipeline RAGAS metrics.json
Copie los documentos pdf a la carpeta pdf_documents o cambie la ruta en el componente Cargador de documentos:
Ingrese su clave API de OpenAI en ambos componentes de Embeddings,
en el componente de modelos OpenAI,
y en el componente personalizado de Ragas:
Ejecute la canalización de fragmentación ejecutando el componente ChromaDB:
Ingrese al patio de recreo y haga preguntas:
