Guardrails项目中LLM RAG评估器的上下文处理实践

在构建基于检索增强生成（RAG）的应用时，文档通常会被分割成多个块并存储在向量数据库中。Guardrails项目的LLM RAG评估器要求上下文以字符串形式提供，这与实际应用中常见的分块存储方式存在差异。

当使用Qdrant等向量数据库时，检索结果通常以JSON对象数组的形式返回。为了将这些分块内容传递给评估器，开发者需要将数组中的文本内容拼接成一个完整的字符串。这个过程需要注意保持文本的连贯性和完整性，避免因简单拼接导致的语义断裂。

在实际操作中，建议先对检索结果进行排序，确保文本块的顺序符合原始文档结构。然后提取每个块中的文本字段，使用适当的分隔符（如换行符）进行连接。这样可以最大限度地保留原始文档的语义信息，为评估器提供准确的上下文参考。

这种处理方式不仅适用于Qdrant，也适用于其他类似的向量数据库实现。关键在于理解评估器需要的是连贯的文本上下文，而不是分散的文本片段。通过合理的拼接策略，可以确保评估结果的准确性和可靠性。

对于刚接触RAG系统的开发者来说，理解上下文处理的重要性至关重要。它不仅影响评估结果，也直接关系到整个RAG系统的性能表现。建议在实际应用中加入日志记录，验证拼接后的上下文是否保持了原始文档的核心语义和逻辑结构。