通过代码彻底搞懂Ragas的ContextPrecision是什么在信息检索和机器学习中，评估检索结果的质量非常重要。ContextPrecision是一个用于衡量"检索上下文"中相关文本块比例的指标。它的计算方法是对上下文中每个文本块的精度@k值取平均。精度@k是指在排名k位置的相关文本

ragas可支持使用不同的embedding和llm进行计算，默认使用的是OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")、ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")。目前国内支持的大模型有：百度千帆、通义千问、百川、Yuan2、智谱ai下面以三种渠道的embedding和llm为例进行ragas测试。

摘要文章首先介绍了RAG评估的三个主要部分：输入查询、检索上下文和LLM生成的响应。提到了RAGAs提出的RAG评估指标，包括Faithfulness、AnswerRelevance和ContextRelevance，以及RAGAs网站提供的两个额外指标：ContextPrecision和ContextRecall。详细解释了每

纯小白，记录一下在尝试ragas时遇到的一些问题。尝试官方文档“CompareLLMsusingRagasEvaluations”时，在Createsynthetictestdata步骤复制github中的代码时，遇到了以下问题：ragas官方文档查看请点此解决方法是前往openxlab下载数据集，再使用本地的路径替换掉报错的地方

报错问题依然是在尝试官方文档“CompareLLMsusingRagasEvaluations”的“Createsynthetictestdata”步骤发生报错。官方文档以及文档中代码如下：Ragas：CompareLLMsusingRagasEvaluations官方文档中的代码：importosfromllama_indeximportdownload_loader,Simp