Ragas项目中非ASCII字符在Faithfulness指标中的处理问题分析

问题背景

在Ragas项目(一个用于评估检索增强生成系统的开源框架)中，当处理包含西里尔字母等非ASCII字符的文本时，Faithfulness指标的计算过程中出现了一个字符编码问题。具体表现为：在生成候选句子并传递给语言模型进行验证时，这些非ASCII字符被错误地转换为转义序列。

技术细节

问题的核心在于_create_nli_prompt方法中使用了json.dumps函数，而该函数默认参数ensure_ascii=True会将非ASCII字符转换为Unicode转义序列。对于包含西里尔字母的文本，这会导致传递给语言模型的文本中出现类似\u0410这样的转义序列，而非原始字符。

def _create_nli_prompt(self, row: t.Dict, statements: t.List[str]) -> PromptValue:
    contexts = row["contexts"]
    contexts_str: str = "\n".join(contexts)
    statements_str: str = json.dumps(statements)  # 默认ensure_ascii=True
    prompt_value = self.nli_statements_message.format(
        context=contexts_str, statements=statements_str
    )
    return prompt_value

解决方案

针对这一问题，社区提出了几种解决方案：

1. 直接修改法：在json.dumps调用中显式设置ensure_ascii=False参数，这是最直接的修复方式：

statements_str: str = json.dumps(statements, ensure_ascii=False)

2. 全局补丁法：通过monkey-patching方式全局修改json.dumps和json.dump的默认行为，但这种方法可能会影响项目中其他依赖默认行为的代码。

3. 系统性修复：在项目范围内全面检查所有json.dumps和json.dump调用，确保在处理可能包含非ASCII字符的场景中都正确设置了ensure_ascii=False参数。

最佳实践建议

对于类似多语言文本处理的项目，建议：

1. 在处理用户生成内容或自然语言文本时，应当始终考虑非ASCII字符的可能性。

2. 对于JSON序列化操作，明确区分两种场景：

   • 需要严格ASCII输出的场景(如某些API要求)
   • 需要保留原始字符的场景(如自然语言处理)

3. 在项目文档中明确标注涉及字符编码的处理逻辑，方便其他开发者理解和使用。

4. 考虑在项目初始化时设置合理的默认编码策略，减少后续开发中的潜在问题。

总结

Ragas项目中遇到的这个字符编码问题在涉及多语言处理的NLP项目中相当典型。通过这次问题的分析和解决，不仅修复了特定指标的计算问题，也为项目后续的多语言支持打下了更好的基础。对于开发者而言，这也提醒我们在处理文本数据时，字符编码问题需要得到足够的重视和明确的处理策略。