检索器组件基于声明召回率（CR）和上下文精确度（CP）进行评估，而生成器组件则通过上下文利用度（CU）、
原创
2024-08-26 14:08:45
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尽管RAG模型在许多应用中表现出色，但它们在实际使用中也可能面临回答不准确的问题，那么如何有效地诊断和解决这些问题就显得尤为重要。亚马逊发布了一个全新的开源工具——RAGChecker，旨在帮助开发者和研究人员对RAG系统进行全面、可靠、细粒度诊断，着重解决AI回答不准的问题，并为进一步提升性能，提供可操作的方向。这个工具就像是给RAG系统开了一剂"药方"，帮助它"康复"，为我们的开发者打造更智能
本文讲述本人使用 RAGChecker 对 RAG 应用调优的过程，里面还会包含一些关于 RAGChecker 的使用意见，希望对各位有用～
