AWS SageMaker JupyterLab中Ragas代码模块导入错误求助

问题原因分析 #

1. 0.2.14版本的ModuleNotFoundError：ragas从0.2.x版本开始，已将原ragas.metrics.critique子模块下的所有指标（harmfulness、maliciousness等）迁移至ragas.metrics主模块，原子模块路径已被移除，因此直接导入会报错。
2. 0.1.16版本的ImportError：旧版本的ragas内部代码结构与当前API逻辑不兼容，且0.1.x版本存在较多依赖兼容问题，降级会引发新的导入错误。

正确解决步骤 #

1. 安装正确的ragas版本 #

先卸载现有版本，再重新安装指定稳定版：

pip uninstall -y ragas
pip install ragas==0.2.14

2. 修改代码导入逻辑 #

移除原from ragas.metrics.critique import ...语句，将所有指标统一从ragas.metrics导入：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # ignore warnings related to pydantic v1 to v2 migration

from ragas import evaluate
from ragas.metrics import (
    faithfulness,
    answer_relevancy,
    context_recall,
    context_precision,
    context_entity_recall,
    answer_similarity,
    answer_correctness,
    # 原critique模块下的指标直接从ragas.metrics导入
    harmfulness, 
    maliciousness, 
    coherence, 
    correctness, 
    conciseness
)

# 指定评估指标
metrics = [
        faithfulness,
        answer_relevancy,
        context_precision,
        context_recall,
        context_entity_recall,
        answer_similarity,
        answer_correctness,
        harmfulness, 
        maliciousness, 
        coherence, 
        correctness, 
        conciseness
    ]

result = evaluate(
    dataset = dataset, 
    metrics=metrics,
    llm=llm_for_evaluation,
    embeddings=bedrock_embeddings,
)

df = result.to_pandas()

额外注意 #

代码中metrics列表包含两个correctness（一个是原answer_correctness，一个是原critique下的correctness），若不需要重复评估，可根据需求移除其中一个。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ggcoder