Graph-RAG mit RAGAS evaluieren

Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Text-to-Cypher

 

Die Ergebnisse werden in den Prompt eingefügt und an das LLM gesendet

Vektorsuche

 

Die Rezension stammt von einer Person mit dem Screenname @emileifrem

Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Graph-RAG evaluieren

 

  1. End-to-End-Generierung mit time messen
  2. Tokenverbrauch und Kosten mit tiktoken
  3. Ausgabequalität mit ragas prüfen
    • Context precision
    • Noise sensitivity

 

Zielkonflikte bei Performance

1 Bild mit GPT-4o erstellt
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Noise Sensitivity

  • Misst die Menge irrelevanter Informationen in den gefundenen Dokumenten
  • Höher bei reiner Vektorsuche
  • Gibt einen Score basierend auf relevanten Infos zurück
from ragas.metrics import NoiseSensitivity


metric = NoiseSensitivity(
    llm=evaluator_llm, 
    mode="irrelevant"
)
1 https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/noise_sensitivity/
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Context Precision

  • Misst den Anteil relevanter Chunks in den gefundenen Dokumenten
  • Höherer Score = relevantere Treffer
from ragas.metrics import LLMContextPrecisionWithReference


metric = LLMContextPrecisionWithReference(
    llm=evaluator_llm, 
)
1 https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/context_precision/#llm-based-context-precision
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Context Precision

  • Misst den Anteil relevanter Chunks in den gefundenen Dokumenten
  • Höherer Score = relevantere Treffer
from ragas.metrics import LLMContextPrecisionWithoutReference


metric = LLMContextPrecisionWithoutReference(
    llm=evaluator_llm, 
)
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Struktur: Text-zu-Cypher-Ergebnis

cypher_result = {

    "user_input": "Who is Romeo's love?",

    "response": "Romeo loves Juliet",

    "retrieved_contexts": [
        {
            "source": "Romeo",
            "target": "Juliet",
            "relationship": "LOVES",
            "sentiment": 0.9837
        },
    ]

}
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Struktur: Text-zu-Cypher-Ergebnis

cypher_result = {
    "user_input": "Who is Romeo's love?",
    "response": "Romeo loves Juliet",
    "retrieved_contexts": [
        json.dumps({
            "source": "Romeo",
            "target": "Juliet",
            "relationship": "LOVES",
            "sentiment": 0.9837
        }),
    ]
}
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Struktur: Nur Vektor-Ergebnis

vector_result = { 
    "user_input": "Who is Romeo's love?",
    "response": "Romeo loves Juliet",
    "retrieved_contexts": [

        "But, soft! what light through yonder window breaks?..."
        "O, she doth teach the forches to burn bright!"

    ]
}
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Struktur: Hybrid-Ergebnis

hybrid_result = {
    "user_input": "Who is Romeo's love?",
    "response": "Romeo loves Juliet",

    "retrieved_contexts": [

        json.dumps({
            "page_content": "But, soft! what light through yonder window breaks? ...",

            "metadata": {

              "act": 2, "scene": 2, "spoken_to": "Juliet"

            }

        }),

        # ...

    ]
}
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Evaluations-Dataset erstellen

cypher_result = {
    "user_input": "Who is Romeo's love?",
    "retrieved_contexts": [
        json.dumps({
            "source": "Romeo",
            "target": "Juliet",
            "relationship": "LOVES",
            "sentiment": 0.9837
        }),
    ]
}


cypher_dataset = EvaluationDataset.from_list([cypher_result])
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

LLM für die Evaluation wählen

from langchain.chat_models import init_chat_model

# Wähle ein LLM für die Evaluation
llm = init_chat_model(
    "gpt-4o-mini",
    model_provider="openai",
    api_key="...",
    temperature=0
)


# In LangchainLLMWrapper kapseln
from ragas.llms import LangchainLLMWrapper
evaluator_llm = LangchainLLMWrapper(llm)
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Antworten evaluieren

from ragas import evaluate, EvaluationDataset
from ragas.metrics import LLMContextPrecisionWithoutReference, NoiseSensitivity

cypher_scores = evaluate(

    dataset=cypher_dataset,

    metrics=[

        LLMContextPrecisionWithoutReference(llm=evaluator_llm),

        NoiseSensitivity(llm=evaluator_llm, mode="irrelevant")

    ]

)

{'llm_context_precision_without_reference': 1.0000,
'noise_sensitivity(mode=irrelevant)': 0.0000}
Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Lass uns üben!

Graph RAG mit LangChain und Neo4j

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