Guardrails项目中LLM RAG评估器的上下文处理实践

在Guardrails项目中，LLM RAG评估器(LLM RAG Evaluator)是一个重要的验证工具，用于评估RAG(检索增强生成)系统的响应质量。该验证器需要将上下文(context)作为字符串输入，但在实际应用中，当文档被分块存储在向量数据库(如Qdrant)时，开发者可能会遇到如何正确传递上下文的技术挑战。

上下文处理的核心问题

当使用向量数据库存储文档时，标准做法是将大型文档分割成多个较小的块(chunks)，每个块被转换为向量表示并存储在数据库中。在查询时，系统会检索与查询最相关的几个文档块，这些块通常以JSON对象数组的形式返回。

解决方案与技术实现

要将这些分块的上下文传递给LLM RAG评估器，可以采用以下方法：

1. 文档块内容提取：从Qdrant返回的JSON对象数组中提取每个块的文本内容
2. 内容拼接：将所有相关块的文本内容连接成一个连续的字符串
3. 格式处理：确保拼接后的字符串格式清晰，可添加适当的分隔符或标记
4. 元数据设置：将处理后的字符串赋值给验证器metadata中的context属性

实践建议

在实际应用中，建议考虑以下优化点：

• 内容去重：检查并去除可能重复的文档块内容
• 相关性排序：根据相似度得分对文档块进行排序后再拼接
• 长度控制：注意上下文字符串的总长度限制
• 格式标记：为每个文档块添加来源标识，便于后续分析

这种处理方法既保持了原始文档的信息完整性，又满足了验证器对输入格式的要求，是RAG系统评估中的实用解决方案。