langflow_ragas

Ragas 對 Langflow 的評估

該儲存庫在 RAG 管道上實現了 RAGAS 指標忠實度、answer_relevancy、context_recall 和 context_ precision (https://docs.ragas.io/en/stable/index.html) 的程式碼。

這是透過建立自訂元件 ragas_custom_component.json 來完成的。

教學

克隆儲存庫

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

安裝 langflow 和 ragas：

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

在終端機上執行

 langflow run

上傳 json RAG 管道 RAGASmetrics.json

將 pdf 文件複製到 pdf_documents 資料夾，或變更文件載入器元件中的路徑：

在兩個嵌入元件上輸入您的 OpenAI API 金鑰，

在 OpenAI 模型組件上，

以及 Ragas 自訂組件：

透過執行 ChromaDB 元件來運行分塊管道：

進入遊樂場提問：