OpenScholar_ExpertEval官網

OpenScholar_ExpertEval是一個用于專家評估和數據評估的界面和腳本集合，旨在支持OpenScholar項目。該項目通過檢索增強型語言模型合成科學文獻，對模型生成的文本進行細致的人工評估。產品背景基于AllenAI的研究項目，具有重要的學術和技術價值，能夠幫助研究人員和開發者更好地理解和改進語言模型。

OpenScholar_ExpertEval是什么

OpenScholar_ExpertEval是一個開源的專家評估工具，主要用于評估基于檢索增強型語言模型（RAG）生成的科學文獻。它由Allen AI的研究項目衍生而來，旨在幫助研究人員、開發者和教育工作者更好地理解和改進語言模型在科學文獻合成方面的性能。該工具提供一個用戶友好的界面，方便專家對模型生成的文本進行細致的人工評估，并提供數據評估腳本，用于計算評估指標和一致性。

OpenScholar_ExpertEval主要功能

OpenScholar_ExpertEval的主要功能包括：提供專家評估標注界面，支持RAG模型評估，允許進行細粒度評估，支持JSONL格式數據導入，將評估結果存儲在本地數據庫并支持導出為Excel文件，以及提供腳本計算評估指標和一致性。此外，它還支持在云服務上部署，方便分享評估界面。

如何使用OpenScholar_ExpertEval

使用OpenScholar_ExpertEval主要分為以下步驟：首先，根據README文件安裝必要的依賴包并創建虛擬環境；其次，將評估數據（JSONL格式）放入`data`文件夾；然后，運行`python app.py`啟動評估界面，在瀏覽器中訪問`http://localhost:5001`進行評估；評估完成后，可以在`http://localhost:5001/summary`查看進度；最后，使用`python export_db.py`導出結果為Excel文件，并使用`python compute_metrics.py`計算評估指標和一致性。

OpenScholar_ExpertEval產品價格

OpenScholar_ExpertEval是一個開源項目，完全免費使用。

OpenScholar_ExpertEval常見問題

OpenScholar_ExpertEval支持哪些類型的語言模型？

OpenScholar_ExpertEval主要用于評估檢索增強型語言模型(RAG)生成的科學文獻，但理論上可以評估其他類型的語言模型生成的文本，只要能將輸出結果以JSONL格式組織。

如果我的數據格式不是JSONL，該如何處理？

目前OpenScholar_ExpertEval主要支持JSONL格式的數據。需要將你的數據轉換為JSONL格式才能使用該工具。 你需要根據工具的要求調整你的數據結構。

如何自定義評估指標？

OpenScholar_ExpertEval提供了計算評估指標的腳本，你可以根據自己的需求修改這些腳本以計算自定義的指標。需要一定的編程基礎。

OpenScholar_ExpertEval官網入口網址

https://github.com/AkariAsai/OpenScholar_ExpertEval

OpenI小編發現OpenScholar_ExpertEval網站非常受用戶歡迎，請訪問OpenScholar_ExpertEval網址入口試用。