Ragas项目中的自定义问题生成提示实践指南
2025-05-26 19:31:02作者:滑思眉Philip
在Ragas项目的实际应用中,测试集的生成质量直接影响着评估效果。本文将深入探讨如何通过自定义提示模板来优化TestsetGenerator的问题生成能力,帮助开发者获得更符合需求的测试问题。
核心概念解析
Ragas的TestsetGenerator组件通过大语言模型自动生成评估问题,其核心机制包含三个关键部分:
- 问题生成器(Generator):负责根据文档内容产生候选问题
- 质量评判器(Critic):评估生成问题的质量
- 提示模板(Prompt):指导模型如何生成特定类型的问题
自定义提示模板的实现
开发者可以通过创建Prompt对象来完全定制问题生成的逻辑。一个完整的自定义提示应包含以下要素:
from ragas.llms.prompt import Prompt
custom_prompt = Prompt(
name="custom_qa_prompt",
instruction="生成能够完全基于给定上下文回答的问题,问题应聚焦于指定主题",
examples=[
{
"context": "量子计算利用量子力学原理实现远超经典计算机的运算速度",
"keyphrase": "量子计算",
"question": "量子计算相比经典计算机有哪些优势?"
}
],
input_keys=["context", "keyphrase"],
output_key="question",
output_type="str"
)
集成到测试集生成流程
将自定义提示集成到生成流程需要三个步骤:
- 初始化生成组件:
generator = TestsetGenerator.from_langchain(
generator_llm, # 问题生成模型
critic_llm, # 质量评估模型
embeddings # 文档嵌入模型
)
- 替换默认提示模板:
generator.simple.seed_question_prompt = custom_prompt
- 执行生成过程:
testset = generator.generate_with_langchain_docs(documents, num_questions, {simple: 1.0})
最佳实践建议
-
示例设计原则:
- 包含3-5个典型示例
- 覆盖不同难度级别
- 体现期望的问题风格
-
指令编写技巧:
- 明确指定问题类型(开放/封闭式)
- 定义答案必须完全来自上下文
- 可加入长度限制等约束条件
-
效果验证方法:
- 小批量生成测试
- 人工评估生成质量
- 迭代优化提示模板
典型应用场景
- 领域适配:在医疗、法律等专业领域,通过定制提示生成符合专业术语的问题
- 难度控制:通过调整示例问题复杂度,生成适合不同能力水平的测试集
- 风格统一:确保生成问题符合特定的语言风格或格式要求
通过灵活运用自定义提示功能,开发者可以显著提升Ragas生成的测试集与目标评估场景的匹配度,从而获得更准确的评估结果。这种方法的优势在于既保持了自动化生成的效率,又能融入领域专家的知识指导。
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