langflow_ragas

Ragas 对 Langflow 的评估

该存储库在 RAG 管道上实现了 RAGAS 指标忠实度、answer_relevancy、context_recall 和 context_ precision (https://docs.ragas.io/en/stable/index.html) 的代码。

这是通过创建自定义组件 ragas_custom_component.json 来完成的。

教程

克隆存储库

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

安装 langflow 和 ragas：

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

在终端上执行

 langflow run

上传 json RAG 管道 RAGASmetrics.json

将 pdf 文档复制到 pdf_documents 文件夹，或更改文档加载器组件中的路径：

在两个嵌入组件上输入您的 OpenAI API 密钥，

在 OpenAI 模型组件上，

在 Ragas 自定义组件上：

通过执行 ChromaDB 组件来运行分块管道：

进入游乐场提问：