[人工智能] LangSmith 评估框架：量化评估 RAG 应用的四大指标

在 人工智能 开发中，选对工具能让效率提升 3 倍不止。这篇文章专门介绍 LangSmith 和 RAG，都是我踩过很多坑之后筛选出来的「真香」工具。

工具 1：LangSmith

一句话评价：用上下文相关性/答案准确性/答案相关性/毒性 四个指标量化 RAG 效果

void process_data(int *arr, int n) {
    for (int i = 0; i  0) arr[i] *= 2;
    }
}

int main() {
    int data[] = {1, 2, -1, 3};
    process_data(data, 4);
    for (int i = 0; i < 4; i++) printf("%d ", data[i]);
    return 0;
}

工具 2：RAG

一句话评价：解决 用上下文相关性/答案准确性/答案相关性/毒性 四个指标量化 RAG 效果 的瑞士军刀。

# LangSmith 进阶配置
timeout: 30s
retries: 3
cache: true

功能对比

选对工具事半功倍。以上两个工具组合使用，基本能覆盖 人工智能 开发中 LangSmith 和 RAG 的全部场景。