Ragas项目中自定义评估指标提示的实践指南

概述

在Ragas项目（一个用于评估检索增强生成系统的开源框架）中，用户经常需要根据特定需求自定义评估指标的提示模板。本文详细介绍如何在Ragas 0.2.6版本中实现这一功能，帮助开发者更好地适应不同场景下的评估需求。

背景

Ragas框架提供了多种预定义的评估指标，如Faithfulness（忠实度）等。这些指标使用特定的提示模板与语言模型交互，生成评估结果。但在实际应用中，开发者可能需要修改这些提示模板以适应特定领域或评估标准。

核心实现方法

1. 获取现有提示

首先需要获取当前指标使用的提示模板：

from ragas.metrics import Faithfulness

# 初始化评估器
scorer = Faithfulness(llm=evaluator_llm)

# 获取所有提示模板
prompts = scorer.get_prompts()

2. 修改提示内容

Ragas中的提示模板通常包含以下可修改元素：

• instruction：核心指令
• examples：示例列表
• 其他特定于提示类型的属性

# 获取特定提示
statement_prompt = prompts["n_l_i_statement_prompt"]
verdict_prompt = prompts["statement_generator_prompt"]

# 修改指令
statement_prompt.instruction = "新的声明分解提示"
verdict_prompt.instruction = "新的裁决生成提示"

# 修改示例（需符合原提示的示例格式）
statement_prompt.examples = []
verdict_prompt.examples = []

3. 应用修改后的提示

将修改后的提示重新设置到评估器中：

scorer.set_prompts(
    **{
        "n_l_i_statement_prompt": statement_prompt,
        "statement_generator_prompt": verdict_prompt,
    }
)

最佳实践建议

1. 保持格式一致性：修改示例时，确保新示例的格式与原提示要求的格式一致
2. 逐步测试：建议先小规模修改并测试效果，再全面应用
3. 文档参考：虽然本文提供了核心方法，但建议结合Ragas官方文档了解各指标提示的具体结构和要求
4. 版本兼容性：不同版本的Ragas可能在提示处理方式上有差异，注意检查版本说明

常见问题解决

若遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'ragas.llms.prompt'"错误，说明直接导入Prompt类的方式在新版本中已不适用。应改用上述通过评估器实例获取和修改提示的方法。

总结

通过本文介绍的方法，开发者可以灵活地自定义Ragas评估指标中的提示模板，从而更好地适应特定应用场景的需求。这种定制化能力使得Ragas框架在不同领域的检索增强生成系统评估中具有更强的适应性和实用性。