OpenScholar_ExpertEval

OpenScholar_ExpertEval官网

OpenScholar_ExpertEval是一个用于专家评估和数据评估的界面和脚本集合，旨在支持OpenScholar项目。该项目通过检索增强型语言模型合成科学文献，对模型生成的文本进行细致的人工评估。产品背景基于AllenAI的研究项目，具有重要的学术和技术价值，能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进语言模型。

OpenScholar_ExpertEval是什么

OpenScholar_ExpertEval是一个开源的专家评估工具，主要用于评估基于检索增强型语言模型（RAG）生成的科学文献。它由Allen AI的研究项目衍生而来，旨在帮助研究人员、开发者和教育工作者更好地理解和改进语言模型在科学文献合成方面的性能。该工具提供一个用户友好的界面，方便专家对模型生成的文本进行细致的人工评估，并提供数据评估脚本，用于计算评估指标和一致性。

OpenScholar_ExpertEval主要功能

OpenScholar_ExpertEval的主要功能包括：提供专家评估标注界面，支持RAG模型评估，允许进行细粒度评估，支持JSONL格式数据导入，将评估结果存储在本地数据库并支持导出为Excel文件，以及提供脚本计算评估指标和一致性。此外，它还支持在云服务上部署，方便分享评估界面。

如何使用OpenScholar_ExpertEval

使用OpenScholar_ExpertEval主要分为以下步骤：首先，根据README文件安装必要的依赖包并创建虚拟环境；其次，将评估数据（JSONL格式）放入`data`文件夹；然后，运行`python app.py`启动评估界面，在浏览器中访问`http://localhost:5001`进行评估；评估完成后，可以在`http://localhost:5001/summary`查看进度；最后，使用`python export_db.py`导出结果为Excel文件，并使用`python compute_metrics.py`计算评估指标和一致性。

OpenScholar_ExpertEval产品价格

OpenScholar_ExpertEval是一个开源项目，完全免费使用。

OpenScholar_ExpertEval常见问题

OpenScholar_ExpertEval支持哪些类型的语言模型？

OpenScholar_ExpertEval主要用于评估检索增强型语言模型(RAG)生成的科学文献，但理论上可以评估其他类型的语言模型生成的文本，只要能将输出结果以JSONL格式组织。

如果我的数据格式不是JSONL，该如何处理？

目前OpenScholar_ExpertEval主要支持JSONL格式的数据。需要将你的数据转换为JSONL格式才能使用该工具。 你需要根据工具的要求调整你的数据结构。

如何自定义评估指标？

OpenScholar_ExpertEval提供了计算评估指标的脚本，你可以根据自己的需求修改这些脚本以计算自定义的指标。需要一定的编程基础。

OpenScholar_ExpertEval官网入口网址

https://github.com/AkariAsai/OpenScholar_ExpertEval

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