测试 RAGAS (Nvidia 指标) 的上下文相关性

这篇文章讨论了使用 RAGAS（Nvidia 开发的指标）来评估检索增强生成 (RAG) 系统中搜索结果的上下文相关性。作者旨在利用大型语言模型 (LLM) 自动评估搜索结果是否提供了足够的证据来回答给定的问题。文章强调了 RAGAS 通过自动化评估过程来改进搜索系统的潜力，否则该过程将需要手动提示和评估。重点在于 RAGAS 的“上下文相关性”方面，表明了对检索到的上下文对生成答案的支持程度的探索。