给RAG系统做一次全面「体检」，亚马逊开源RAGChecker诊断工具
亚马逊上海人工智能研究院成立于 2018 年，已成为深度学习研究领域的领先机构之一，共发表了～90 篇论文。研究领域包括深度学习的基础理论、自然语言处理、计算机视觉、图机器学习、高性能计算、智能推荐系统、欺诈检测与风险控制、知识图谱构建以及智能决策系统等。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战。
人生病了需要去医院做检查，那 RAG 系统生病了，如何诊断呢？
近日，亚马逊上海人工智能研究院推出了一款名为 RAGChecker 的诊断工具为 RAG 系统提供细粒度、全面、可靠的诊断报告，并为进一步提升性能，提供可操作的方向。本文详细介绍了这个 RAG 的 “显微镜”，看看它如何帮助开发者们打造更智能、更可靠的 RAG 系统。
RAGChecker: RAG 系统的全面诊断工具
想象一下，如果我们能对 RAG 系统进行一次全面的 “体检”，会是什么样子？RAGChecker 就是为此而生的。它不仅能评估系统的整体表现，还能深入分析检索和生成两大核心模块的性能。
RAGChecker 的主要特点包括：
- 细粒度评估：RAGChecker 采用基于声明（claim）级别的蕴含关系检查，而非简单的回复级别评估。
- 全面的指标体系：该框架提供了一套涵盖 RAG 系统各个方面性能的指标，包括忠实度、上下…
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