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是一个用于专家评估和数据评估的开源工具，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AllenAI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，特别是用于科学文献合成的模型。

OpenScholar_ExpertEval主要功能

OpenScholar_ExpertEval的核心功能在于提供一个易于使用的界面，让专家可以对模型生成的科学文本进行人工评估。其主要功能包括：人工评估标注界面、RAG评估支持、细粒度评估、数据准备和管理（支持JSONL格式）、本地数据库结果存储、Excel结果导出、评估指标计算（包括一致性分析）以及界面分享（支持云端部署）。

如何使用OpenScholar_ExpertEval

使用OpenScholar_ExpertEval需要一定的Python编程基础。首先，需要按照README文件中的说明创建并激活虚拟环境，安装必要的依赖库。然后，准备评估数据（JSONL格式），并将数据放入`data`文件夹。接下来，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，可以通过`http://localhost:5001/summary`查看进度，使用`python export_db.py`导出Excel结果，并用`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

如果我的数据格式不是JSONL，该如何处理？ 目前该工具主要支持JSONL格式的数据，对于其他格式的数据需要进行预处理，将其转换为JSONL格式才能被OpenScholar_ExpertEval正确识别和使用。

如何部署到云服务器上以便团队协作？ 需要将项目代码部署到支持Python运行环境的云服务器上（例如，使用Docker容器化部署），并配置相应的网络访问权限，确保团队成员可以访问评估界面。

OpenScholar_ExpertEval支持哪些类型的评估指标？ 该工具提供脚本计算多种评估指标，具体指标类型可以参考项目文档或源代码。用户也可以根据需要自定义评估指标并集成到脚本中。

OpenScholar_ExpertEval官网入口网址

https://github.com/AkariAsai/OpenScholar_ExpertEval

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