如何在非LangChain环境下将AzureOpenAI实例接入RAGAS

问题根源在于RAGAS的指标评估模块要求传入的LLM实例必须提供generate方法，但原生openai.AzureOpenAI客户端并没有实现这个方法，所以需要用RAGAS官方提供的AzureOpenAI适配类来包装。

解决步骤：

1. 安装包含Azure适配的RAGAS包
   确保你安装了带Azure OpenAI支持的RAGAS版本，执行以下命令：

   pip install ragas[azure-openai]
   

2. 使用RAGAS的AzureOpenAI类创建实例
   不要直接用openai.AzureOpenAI，而是导入并使用ragas.llms.AzureOpenAI来创建适配后的LLM实例，参数和原生客户端一致：

   from ragas.llms import AzureOpenAI
   
   # 用access_token初始化
   llm = AzureOpenAI(
       azure_endpoint="你的Azure OpenAI端点URL",
       api_key="你的access_token",
       api_version="你的API版本（比如2024-05-01-preview）",
       model_name="gpt-4o"
   )
   

3. 传入适配后的实例进行评估
   将上面创建的llm实例传入ResponseRelevancy指标，即可正常运行：

   from ragas.metrics import ResponseRelevancy
   from ragas import evaluate
   from datasets import Dataset
   
   # 构造测试数据集（根据你的实际数据调整）
   test_data = {
       "question": ["用户的问题是什么？"],
       "answer": ["对应的回答内容"],
       "contexts": [["回答依据的上下文文本"]]
   }
   dataset = Dataset.from_dict(test_data)
   
   # 初始化指标并执行评估
   response_relevancy = ResponseRelevancy(llm=llm)
   eval_result = evaluate(dataset, metrics=[response_relevancy])
   

这个适配类已经封装了RAGAS所需的generate方法，能和Azure OpenAI服务正常交互，完全替代原生客户端即可解决报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MAC