RAG幻觉检测方法未经检查的幻觉在今天的检索增强生成应用中仍然是一个大问题。本研究评估了4个公共RAG数据集中流行的幻觉检测器。使用AUROC和精度/召回率，我们报告了G-eval、Ragas和可信语言模型等方法如何能够自动标记不正确的 LLM响应。利用各种幻觉检测方法识别

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