langflow_ragas

Évaluation des Ragas sur Langflow

Le référentiel implémente le code pour la fidélité des métriques RAGAS, la réponse_relevance, le contexte_recall et le contexte_precision (https://docs.ragas.io/en/stable/index.html) sur un pipeline RAG.

Cela se fait en créant le composant personnalisé ragas_custom_component.json.

Tutoriel

Cloner le référentiel

 git clone https : // github . com / paulomuraroferreira / langflow_ragas . git

Installez Langflow et Ragas :

!p ip install langflow == 1.0 . 11
!p ip install ragas == 0.1 . 10

Sur le terminal, exécutez

 langflow run

Téléchargez le pipeline json RAG RAGAS metrics.json

Copiez les documents pdf dans le dossier pdf_documents ou modifiez le chemin dans le composant Document Loader :

Saisissez votre clé API OpenAI sur les deux composants Embeddings,

sur le composant modèles OpenAI,

et sur le composant personnalisé Ragas :

Exécutez le pipeline de segmentation en exécutant le composant ChromaDB :

Entrez dans le terrain de jeu et posez des questions :