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DeepEval 與 LlamaIndex 評估 RAG
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AI 綜述
2026年10月3日，LlamaIndex 的示例介紹如何結合 DeepEval 評估 RAG 流程，檢視生成答案及檢索內容的品質。示例使用 Answer Relevancy、Faithfulness 和 Contextual Precision，分別評估答案相關性、答案對事實的忠實度，以及檢索結果的排序品質。報道指出，DeepEval 提供 50+ 預置指標及自訂指標建構器；評測分數可用於調整模型、提示詞模板、top-K 設定和嵌入模型。這項示例展示了 RAG 評估所採用的指標，以及可依評測結果調整的設定項目。
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最新進展10月3日 04:00
示例展示以三項指標評估 RAG，並按分數調整模型與相關設定。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月3日
- LlamaIndex：產品、工程與評測使用 DeepEval 和 LlamaIndex 評估 RAG
DeepEval 與 LlamaIndex 的示例展示如何評估 RAG 流程，檢視生成答案及檢索內容的品質。示例採用 Answer Relevancy、Faithfulness 和 Contextual Precision，分別評估答案相關性、事實忠實度與檢索排序。DeepEval 提供 50+ 預置指標及自訂指標建構器，可依評測分數調整模型、提示詞模板、top-K 設定和嵌入模型。