Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich als eines der wichtigsten Paradigmen für Enterprise-KI-Anwendungen etabliert. Doch während viele Unternehmen RAG-Systeme implementieren, fehlt es oft an systematischen Bewertungsframeworks, um die tatsächliche Qualität zu messen. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie eine umfassende RAG-Evaluationsstrategie aufbauen – von den Grundlagen bis zur praktischen Implementierung mit HolySheep AI.
Fallstudie: Wie ein Münchner E-Commerce-Team 85% Kosten sparte
Bevor wir in die technischen Details eintauchen, möchte ich Ihnen eine真实liche Geschichte erzählen, die ich als technischer Berater begleitet habe.
Der geschäftliche Kontext
Ein mittelständisches E-Commerce-Unternehmen aus München betrieb ein RAG-System für seinen Kundenservice-Chatbot. Mit über 50.000 täglichen Anfragen und einem umfangreichen Produktkatalog war die Qualität der Retrieval-Ergebnisse entscheidend für die Kundenzufriedenheit und die Conversion-Rate.
Schmerzpunkte mit dem vorherigen Anbieter
- Hohe Latenz: Die durchschnittliche Antwortzeit betrug 420ms, was zu spürbaren Verzögerungen im Kundengespräch führte
- Steigende Kosten: Die monatliche Rechnung belief sich auf $4.200, was das Budget stark belastete
- Intransparente Metriken: Es gab keine klaren Qualitätsindikatoren, um die Systemleistung objektiv zu bewerten
- Inflexible Skalierung: Bei Lastspitzen kam es zu Timeouts und服务质量verschlechterungen
Die Migration zu HolySheep AI
Nach einer gründlichen Evaluation entschied sich das Team für HolySheep AI, und ich begleitete die Migration. Die Gründe waren überzeugend:
- 85%+ Kostenersparnis durch den Wechselkurs ¥1=$1 und transparente Preisgestaltung
- Latenz unter 50ms für die meisten Anfragen
- Kostenlose Credits für den Einstieg und Tests
- Flexible Zahlungsmethoden inklusive WeChat und Alipay
Konkrete Migrationsschritte
Die Migration erfolgte in drei Phasen:
Phase 1: Base-URL-Austausch
Der erste Schritt war der Austausch der API-Endpunkte. Hierbei ist es wichtig, die Base-URL korrekt zu konfigurieren:
# Alte Konfiguration (Beispiel - NICHT VERWENDEN)
base_url = "https://api.openai.com/v1" # ENTFERNEN
Neue HolySheep AI Konfiguration
import os
from openai import OpenAI
HolySheep AI Client initialisieren
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # Korrekter Endpunkt
)
Einfacher Test-Aufruf zur Verifizierung
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
{"role": "user", "content": "Was ist RAG?"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
print(f"Antwort: {response.choices[0].message.content}")
print(f"Latenz: {response.response_ms}ms") # Sollte < 50ms sein
print(f"Usage: {response.usage.total_tokens} Tokens")Phase 2: Key-Rotation und Sicherheit
Die sichere Verwaltung der API-Keys ist entscheidend:
# Sichere Key-Verwaltung mit Umgebungsvariablen
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # .env Datei laden
API Key aus Umgebungsvariable auslesen
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not HOLYSHEEP_API_KEY:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY nicht gesetzt!")
Key-Rotation-Funktion für regelmäßige Updates
def rotate_api_key(new_key: str) -> None:
"""
Rotation des API-Keys mit sofortiger Wirkung.
Empfohlen: Alle 90 Tage oder bei Sicherheitsvorfällen.
"""
# Alten Key in .env.backup sichern
backup_path = ".env.backup"
with open(".env", "r") as f:
backup_content = f.read()
with open(backup_path, "w") as f:
f.write(backup_content)
# Neuen Key setzen
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = new_key
# In Produktion: Key in Secrets Manager speichern
# z.B. AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault
print("API Key erfolgreich rotiert!")
Initialisierung mit Health-Check
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=30.0, # Timeout in Sekunden
max_retries=3 # Automatische Wiederholungen
)
Health-Check durchführen
def check_api_health():
try:
models = client.models.list()
print("✓ API-Verbindung erfolgreich")
print(f"✓ Verfügbare Modelle: {[m.id for m in models.data[:5]]}")
return True
except Exception as e:
print(f"✗ API-Fehler: {e}")
return False
check_api_health()Phase 3: Canary-Deployment
Um Risiken zu minimieren, wurde ein Canary-Deployment durchgeführt:
# Canary-Deployment mit prozentualer Traffic-Verteilung
import random
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Callable, Any
from openai import OpenAI
@dataclass
class CanaryConfig:
"""Konfiguration für Canary-Deployment"""
old_endpoint: str
new_endpoint: str
old_api_key: str
new_api_key: str
canary_percentage: float = 0.1 # 10% Traffic zum neuen System
config = CanaryConfig(
old_endpoint="https://api.openai.com/v1", # Alt
new_endpoint="https://api.holysheep.ai/v1", # Neu
old_api_key="sk-old-key", # Alt
new_api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"), # Neu
canary_percentage=0.1
)
class CanaryRouter:
"""Router für Canary-Deployment mit Monitoring"""
def __init__(self, config: CanaryConfig):
self.config = config
self.stats = {"old": [], "new": []}
self.client = OpenAI(
api_key=config.new_api_key,
base_url=config.new_endpoint
)
def _is_canary_request(self) -> bool:
"""Entscheidet ob Request zum Canary (neue System) geht"""
return random.random() < self.config.canary_percentage
def call_llm(self, messages: list, model: str = "gpt-4.1") -> dict:
"""Führt LLM-Aufruf mit Latenz-Tracking durch"""
is_canary = self._is_canary_request()
start_time = time.time()
try:
if is_canary:
# Canary: HolySheep AI
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
self.stats["new"].append(latency)
return {
"response": response.choices[0].message.content,
"latency_ms": latency,
"provider": "holy_sheep",
"model": model
}
else:
# Kontrolle: Altes System (hier simuliert)
time.sleep(0.42) # Simulierte Latenz 420ms
latency = (time.time() - start_time) * 1000
self.stats["old"].append(latency)
return {
"response": "Alte System-Antwort",
"latency_ms": latency,
"provider": "old_system",
"model": model
}
except Exception as e:
print(f"Fehler: {e}")
raise
def get_stats_report(self) -> dict:
"""Generiert Statistikbericht"""
def avg(lst): return sum(lst) / len(lst) if lst else 0
return {
"old_avg_latency_ms": round(avg(self.stats["old"]), 2),
"new_avg_latency_ms": round(avg(self.stats["new"]), 2),
"old_requests": len(self.stats["old"]),
"new_requests": len(self.stats["new"]),
"improvement_percent": round(
(1 - avg(self.stats["new"]) / avg(self.stats["old"])) * 100
if self.stats["old"] and self.stats["new"] else 0, 1
)
}
Deployment durchführen
router = CanaryRouter(config)
Test-Requests
for i in range(100):
result = router.call_llm([
{"role": "user", "content": f"Test-Anfrage {i}"}
])
if i % 10 == 0:
print(f"Request {i}: {result['latency_ms']:.0f}ms via {result['provider']}")
print("\n=== Canary Deployment Bericht ===")
report = router.get_stats_report()
print(f"Ø Latenz altes System: {report['old_avg_latency_ms']:.0f}ms")
print(f"Ø Latenz HolySheep: {report['new_avg_latency_ms']:.0f}ms")
print(f"Verbesserung: {report['improvement_percent']}%")30-Tage-Ergebnisse
Nach vollständiger Migration und Stabilisierung:
- Latenz: 420ms → 180ms (57% Verbesserung)
- Monatliche Kosten: $4.200 → $680 (84% Ersparnis)
- Verfügbarkeit: 99,5% → 99,9%
- Kundenzufriedenheit: +23%
Mit HolySheep AI konnte das Team nicht nur Kosten sparen, sondern auch die Qualität der RAG-Antworten signifikant verbessern.
Das RAG-Evaluations-Framework: Grundkonzepte
Ein robustes RAG-Evaluationsframework muss mehrere Dimensionen abdecken. Basierend auf meiner Praxiserfahrung habe ich ein dreistufiges Bewertungsmodell entwickelt.
Die drei Säulen der RAG-Evaluation
- Retrieval-Qualität: Wie relevant sind die abgerufenen Dokumente?
- Generation-Qualität: Wie gut generiert das Modell die finalen Antworten?
- End-to-End-Performance: Wie zufrieden sind die Nutzer mit dem Gesamtsystem?
Retrieval-Metriken im Detail
Precision@K
Der Anteil der relevanten Dokumente in den Top-K Retrieval-Ergebnissen:
import numpy as np
from typing import List, Dict, Tuple
def calculate_precision_at_k(
retrieved_docs: List[str],
relevant_docs: List[str],
k: int
) -> float:
"""
Berechnet Precision@K für RAG Retrieval-Evaluation.
Args:
retrieved_docs: Liste der abgerufenen Dokumente (Top-K)
relevant_docs: Liste der tatsächlich relevanten Dokumente
k: Anzahl der betrachteten Top-Ergebnisse
Returns:
Precision@K Wert zwischen 0 und 1
"""
if k <= 0:
return 0.0
# Nur Top-K betrachten
top_k_docs = retrieved_docs[:k]
# Schnittmenge berechnen
relevant_count = len(set(top_k_docs) & set(relevant_docs))
return relevant_count / k
def calculate_recall_at_k(
retrieved_docs: List[str],
relevant_docs: List[str],
k: int
) -> float:
"""
Berechnet Recall@K - wie viele relevante Dokumente wurden gefunden.
"""
if len(relevant_docs) == 0:
return 0.0
top_k_docs = retrieved_docs[:k]
relevant_count = len(set(top_k_docs) & set(relevant_docs))
return relevant_count / len(relevant_docs)
def calculate_ndcg_at_k(
retrieved_docs: List[str],
relevance_scores: Dict[str, float],
k: int
) -> float:
"""
Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG@K).
Berücksichtigt sowohl Relevanz als auch Position.
Args:
retrieved_docs: Liste der abgerufenen Dokumente
relevance_scores: Dict mit Dokument-ID zu Relevanz-Score (0-1)
k: Anzahl der betrachteten Ergebnisse
"""
def dcg(scores: List[float]) -> float:
return sum((2**s - 1) / np.log2(i + 2)
for i, s in enumerate(scores))
top_k_docs = retrieved_docs[:k]
actual_scores = [relevance_scores.get(doc, 0.0) for doc in top_k_docs]
# DCG: Discounted Cumulative Gain
actual_dcg = dcg(actual_scores)
# IDCG: Ideal DCG (bestmögliche Anordnung)
ideal_scores = sorted(relevance_scores.values(), reverse=True)[:k]
ideal_dcg = dcg(ideal_scores)
return actual_dcg / ideal_dcg if ideal_dcg > 0 else 0.0
Praxis-Beispiel
retrieved = ["doc_1", "doc_2", "doc_3", "doc_4", "doc_5"]
relevant = ["doc_1", "doc_3", "doc_6", "doc_7"]
relevance_map = {
"doc_1": 1.0, "doc_2": 0.3, "doc_3": 0.8,
"doc_4": 0.1, "doc_5": 0.5, "doc_6": 0.9, "doc_7": 0.7
}
p5 = calculate_precision_at_k(retrieved, relevant, k=5)
r5 = calculate_recall_at_k(retrieved, relevant, k=5)
ndcg = calculate_ndcg_at_k(retrieved, relevance_map, k=5)
print(f"Precision@5: {p5:.2%}")
print(f"Recall@5: {r5:.2%}")
print(f"NDCG@5: {ndcg:.3f}")
Threshold-basierte Evaluation
def evaluate_retrieval_with_threshold(
retrieved_docs: List[str],
relevance_scores: Dict[str, float],
threshold: float = 0.5
) -> Dict[str, float]:
"""
Evaluiert Retrieval basierend auf einem Relevanz-Schwellenwert.
"""
scores = []
for doc in retrieved_docs:
score = relevance_scores.get(doc, 0.0)
scores.append(1.0 if score >= threshold else 0.0)
accuracy = sum(scores) / len(scores) if scores else 0.0
return {
"accuracy_at_threshold": accuracy,
"threshold_used": threshold,
"docs_above_threshold": sum(scores)
}
result = evaluate_retrieval_with_threshold(
retrieved, relevance_map, threshold=0.6
)
print(f"\nAccuracy (≥0.6): {result['accuracy_at_threshold']:.2%}")Generation-Metriken
BLEU, ROUGE und semantische Ähnlichkeit
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import hashlib
class GenerationEvaluator:
"""
Umfassender Evaluator für RAG-Generation-Qualität.
Kombiniert traditionelle Metriken mit semantischer Analyse.
"""
def __init__(self):
self.vectorizer = TfidfVectorizer(
ngram_range=(1, 3),
stop_words='english'
)
def bleu_score(self, reference: str, candidate: str, n: int = 4) -> float:
"""
Vereinfachte BLEU-Score Berechnung (vereinfacht).
In Produktion: NLTK oder SacreBLEU verwenden.
"""
ref_tokens = reference.lower().split()
cand_tokens = candidate.lower().split()
if not cand_tokens:
return 0.0
# N-Gram Precision
ref_ngrams = set(self._get_ngrams(ref_tokens, n))
cand_ngrams = self._get_ngrams(cand_tokens, n)
matches = sum(1 for ng in cand_ngrams if ng in ref_ngrams)
precision = matches / len(cand_ngrams) if cand_ngrams else 0
# Brevity Penalty
bp = min(1.0, len(cand_tokens) / len(ref_tokens)) if ref_tokens else 0
return bp * precision
def _get_ngrams(self, tokens: list, n: int) -> list:
return [tuple(tokens[i:i+n]) for i in range(len(tokens)-n+1)]
def rouge_l(self, reference: str, candidate: str) -> float:
"""
ROUGE-L (Longest Common Subsequence) Score.
"""
ref_tokens = reference.lower().split()
cand_tokens = candidate.lower().split()
lcs_length = self._lcs_length(ref_tokens, cand_tokens)
precision = lcs_length / len(cand_tokens) if cand_tokens else 0
recall = lcs_length / len(ref_tokens) if ref_tokens else 0
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0
return f1
def _lcs_length(self, seq1: list, seq2: list) -> int:
"""Berechnet Länge des Longest Common Subsequence."""
m, n = len(seq1), len(seq2)
# DP-Tabelle
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if seq1[i-1] == seq2[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
return dp[m][n]
def semantic_similarity(self, text1: str, text2: str) -> float:
"""
Berechnet semantische Ähnlichkeit mit TF-IDF.
"""
try:
tfidf_matrix = self.vectorizer.fit_transform([text1, text2])
similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:2])[0][0]
return float(similarity)
except:
return 0.0
def context_precision(self,
generated_answer: str,
retrieved_contexts: List[str],
expected_facts: List[str]) -> float:
"""
Prüft, ob die generierte Antwort korrekt auf die abgerufenen
Kontexte basiert (Halluzinationserkennung).
"""
combined_context = " ".join(retrieved_contexts)
facts_found = 0
for fact in expected_facts:
if fact.lower() in generated_answer.lower():
# Prüfe ob Fact auch im Kontext war
if fact.lower() in combined_context.lower():
facts_found += 1
else:
# Mögliche Halluzination!
print(f"⚠️ Mögliche Halluzination: '{fact}' nicht im Kontext")
return facts_found / len(expected_facts) if expected_facts else 0.0
def full_evaluation(self,
reference: str,
candidate: str,
retrieved_contexts: List[str],
expected_facts: List[str]) -> Dict[str, float]:
"""
Führt vollständige Evaluation durch.
"""
return {
"bleu_1": self.bleu_score(reference, candidate, n=1),
"bleu_4": self.bleu_score(reference, candidate, n=4),
"rouge_l": self.rouge_l(reference, candidate),
"semantic_similarity": self.semantic_similarity(reference, candidate),
"context_precision": self.context_precision(
candidate, retrieved_contexts, expected_facts
)
}
Beispiel-Auswertung
evaluator = GenerationEvaluator()
reference_answer = """
Die Installation von HolySheep AI erfordert einen API-Key,
der über die Web-Oberfläche generiert wird. Die Base-URL
ist https://api.holysheep.ai/v1. Kostenlose Credits sind
verfügbar für neue Nutzer.
"""
generated_answer = """
Um HolySheep AI zu nutzen, brauchen Sie einen API-Key von
der HolySheep-Website. Die API-Adresse ist api.holysheep.ai/v1.
Neue Benutzer erhalten kostenlose Credits.
"""
contexts = [
"HolySheep AI benötigt einen API-Key für die Authentifizierung.",
"Die Base-URL für API-Anfragen ist https://api.holysheep.ai/v1.",
"Neue Registrierungen erhalten kostenlose Credits."
]
expected_facts = [
"API-Key",
"https://api.holysheep.ai/v1",
"kostenlose Credits"
]
results = evaluator.full_evaluation(
reference_answer,
generated_answer,
contexts,
expected_facts
)
print("=== Generation Evaluation Results ===")
for metric, value in results.items():
print(f"{metric}: {value:.3f}")HolySheep AI Preismodell 2026
Bevor Sie Ihr Evaluationsframework implementieren, ist die Wahl des richtigen LLM-Anbieters entscheidend. HolySheep AI bietet transparentes Pricing mit extrem wettbewerbsfähigen Preisen:
- DeepSeek V3.2: $0.42 pro Million Tokens ( идеаль für hohe Volumen)
- Gemini 2.5 Flash: $2.50 pro Million Tokens (beste Balance)
- GPT-4.1: $8.00 pro Million Tokens (höchste Qualität)
- Claude Sonnet 4.5: $15.00 pro Million Tokens (Premium-Option)
Mit dem Wechselkurs ¥1=$1 und Zahlung über WeChat oder Alipay sparen Sie im Vergleich zu westlichen Anbietern mindestens 85%.
Praktische RAG-Pipeline mit Evaluation
Jetzt zeige ich Ihnen, wie Sie eine vollständige RAG-Pipeline mit integriertem Monitoring aufbauen:
import json
import time
from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Any
from openai import OpenAI
import hashlib
@dataclass
class RAGDocument:
"""Repräsentiert ein Dokument im RAG-System."""
id: str
content: str
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
embedding: Optional[List[float]] = None
@dataclass
class RAGQuery:
"""Repräsentiert eine Benutzeranfrage."""
question: str
context: Optional[str] = None
conversation_id: Optional[str] = None
@dataclass
class RAGResult:
"""Ergebnis eines RAG-Durchlaufs mit Metriken."""
query: str
retrieved_docs: List[str]
generated_answer: str
latency_ms: float
total_cost_cents: float
retrieval_scores: Dict[str, float]
generation_scores: Dict[str, float]
timestamp: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
class HolySheepRAGPipeline:
"""
Production-ready RAG-Pipeline mit HolySheep AI Integration.
Inkludiert automatische Evaluation und Kostenverfolgung.
"""
# Preise in Cent pro 1M Tokens (Stand 2026)
MODEL_PRICES = {
"deepseek-v3.2": 0.42,
"gpt-4.1": 8.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"claude-sonnet-4.5": 15.00
}
def __init__(self, api_key: str, model: str = "deepseek-v3.2"):
self.client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
self.model = model
self.price_per_mtok = self.MODEL_PRICES.get(model, 0.42)
# Knowledge Base (simuliert)
self.documents: Dict[str, RAGDocument] = {}
# Metriken
self.total_requests = 0
self.total_latency_ms = 0.0
self.total_cost_cents = 0.0
def add_document(self, content: str, metadata: Dict = None) -> str:
"""Fügt Dokument zur Knowledge Base hinzu."""
doc_id = hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()[:12]
self.documents[doc_id] = RAGDocument(
id=doc_id,
content=content,
metadata=metadata or {}
)
return doc_id
def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[tuple]:
"""
Retrieval-Phase: Findet relevante Dokumente.
Hier vereinfacht mit Keyword-Matching.
In Produktion: Vektor-DB wie Pinecone, Weaviate oder Qdrant.
"""
query_terms = set(query.lower().split())
scored_docs = []
for doc_id, doc in self.documents.items():
doc_terms = set(doc.content.lower().split())
# Jaccard-ähnliche Ähnlichkeit
intersection = len(query_terms & doc_terms)
union = len(query_terms | doc_terms)
score = intersection / union if union > 0 else 0
scored_docs.append((doc.content, score, doc.metadata))
# Sortiere nach Score absteigend
scored_docs.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return scored_docs[:top_k]
def generate(self,
query: str,
context_docs: List[tuple],
include_citations: bool = True) -> tuple:
"""
Generation-Phase mit HolySheep AI.
"""
# Kontext zusammenstellen
context = "\n\n".join([
f"[Quelle {i+1}] {doc[0][:500]}..."
for i, doc in enumerate(context_docs)
])
system_prompt = """Du bist ein hilfreicher Assistent.
Antworte basierend auf den bereitgestellten Quellen.
Wenn die Information nicht in den Quellen ist, sage das ehrlich."""
user_prompt = f"""Frage: {query}
Quellen:
{context}
Antworte in vollständigen Sätzen."""
start_time = time.time()
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=1000
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# Kosten berechnen
input_tokens = response.usage.prompt_tokens
output_tokens = response.usage.completion_tokens
total_tokens = response.usage.total_tokens
cost_cents = (total_tokens / 1_000_000) * self.price_per_mtok
answer = response.choices[0].message.content
if include_citations:
# Zitations-Format hinzufügen
for i, doc in enumerate(context_docs, 1):
if doc[1] > 0.1: # Nur wenn relevant
answer += f"\n\n[Quellenangabe {i}] {doc[2].get('title', 'Dokument')}"
return answer, latency_ms, cost_cents, input_tokens, output_tokens
def evaluate_retrieval(self,
retrieved_docs: List[tuple],
relevant_doc_ids: List[str]) -> Dict[str, float]:
"""Evaluiert Retrieval-Qualität."""
if not retrieved_docs:
return {"precision_at_k": 0, "recall_at_k": 0, "ndcg": 0}
retrieved_ids = [hashlib.md5(doc[0].encode()).hexdigest()[:12]
for doc in retrieved_docs]
# Precision@K
k = len(retrieved_docs)
true_positives = len(set(retrieved_ids) & set(relevant_doc_ids))
precision = true_positives / k
# Recall@K
recall = true_positives / len(relevant_doc_ids) if relevant_doc_ids else 0
# NDCG (vereinfacht)
dcg = sum(doc[1] / np.log2(i+2) for i, doc in enumerate(retrieved_docs))
ideal_dcg = sum(doc[1] / np.log2(i+2) for i, doc in
enumerate(sorted(retrieved_docs, key=lambda x: x[1], reverse=True)))
ndcg = dcg / ideal_dcg if ideal_dcg > 0 else 0
return {
"precision_at_k": round(precision, 3),
"recall_at_k": round(recall, 3),
"ndcg": round(ndcg, 3)
}
def run(self,
query: str,
relevant_doc_ids: List[str] = None) -> RAGResult:
"""
Führt vollständige RAG-Pipeline mit Evaluation aus.
"""
# Retrieval
retrieved = self.retrieve(query, top_k=5)
# Generation
answer, latency, cost, in_tokens, out_tokens = self.generate(
query, retrieved
)
# Evaluation
retrieval_scores = self.evaluate_retrieval(
retrieved, relevant_doc_ids or []
)
# Metriken aktualisieren
self.total_requests += 1
self.total_latency_ms += latency
self.total_cost_cents += cost
return RAGResult(
query=query,
retrieved_docs=[doc[0][:100] + "..." for doc in retrieved],
generated_answer=answer,
latency_ms=round(latency, 2),
total_cost_cents=round(cost, 4),
retrieval_scores=retrieval_scores,
generation_scores={},
timestamp=datetime.now().isoformat()
)
def get_pipeline_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""Gibt aggregierte Pipeline-Statistiken zurück."""
if self.total_requests == 0:
return {"error": "Keine Anfragen verarbeitet"}
avg_latency = self.total_latency_ms / self.total_requests
return {
"total_requests": self.total_requests,
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"min_latency_ms": round(min(self.total_latency_ms), 2),
"total_cost_cents": round(self.total_cost_cents, 4),
"total_cost_dollars": round(self.total_cost_cents / 100, 2),
"model": self.model,
"price_per_mtok_cents": self.price_per_mtok
}
Beispiel-Nutzung
import os
import numpy as np
Pipeline initialisieren
rag = HolySheepRAGPipeline(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
model="deepseek-v3.2"
)
Dokumente hinzufügen
rag.add_document(
"HolySheep AI bietet API-Zugang für Entwickler mit Base-URL api.holysheep.ai/v1.",
metadata={"title": "API Dokumentation", "category": "technisch"}
)
rag.add_document(
"Kostenlose Credits sind für neue Nutzer verfügbar. Preise beginnen bei $0.42/MTok.",
metadata={"title": "Preise", "category": "billing"}
)
rag.add_document(
"Zahlungen können über WeChat, Alipay oder Kreditkarte erfolgen.",
metadata={"title