langflow_ragas

Langflow에 대한 Ragas 평가

저장소는 RAG 파이프라인에서 RAGAS 지표 충실도, Answer_relevancy, context_recall 및 context_precision(https://docs.ragas.io/en/stable/index.html)에 대한 코드를 구현합니다.

이는 사용자 정의 구성 요소 ragas_custom_comComponent.json을 생성하여 수행됩니다.

지도 시간

저장소 복제

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

langflow 및 ragas를 설치합니다.

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

터미널에서 다음을 실행하세요.

 langflow run

json RAG 파이프라인 RAGASmetrics.json 업로드

pdf 문서를 pdf_documents 폴더에 복사하거나 Document Loader 구성 요소에서 경로를 변경합니다.

두 Embeddings 구성 요소 모두에 OpenAI API 키를 입력하세요.

OpenAI 모델 구성요소에서

Ragas 맞춤 구성요소에서는 다음을 수행합니다.

ChromaDB 구성요소를 실행하여 청킹 파이프라인을 실행합니다.

놀이터에 들어가서 질문하세요: