RAGAS-project/guia_projeto.html at main · RegiMaria/RAGAS-project · GitHub

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<html lang="pt-BR">
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<title>RAGAS-Project — Guia do Projeto</title>
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    color: var(--text);
    font-family: 'Syne', sans-serif;
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    min-height: 100vh;
  }

  /* Header */
  header {
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  h1 {
    font-size: clamp(28px, 4vw, 48px);
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    line-height: 1.1;
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  }

  h1 span { color: var(--accent2); }

  .subtitle {
    color: var(--muted);
    margin-top: 8px;
    font-size: 15px;
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  /* Main layout */
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  }

  /* Section headers */
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  }

  h2 {
    font-size: 22px;
    font-weight: 700;
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  /* Flow diagram */
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  .flow-step:last-child::after { display: none; }

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  }

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    font-size: 12px;
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  /* Files grid */
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  }

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    border-radius: 10px;
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    border-bottom: 1px solid var(--border);
    display: flex;
    align-items: center;
    gap: 10px;
  }

  .file-icon { font-size: 20px; }

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    font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
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    font-weight: 600;
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  }

  .file-path {
    font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
    font-size: 10px;
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  }

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    font-size: 13px;
    color: var(--muted);
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  }

  .file-tag {
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    font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
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  /* Metrics grid */
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    display: grid;
    grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
    gap: 12px;
    margin: 24px 0;
  }

  .metric-card {
    background: var(--surface);
    border: 1px solid var(--border);
    border-radius: 10px;
    padding: 20px;
    position: relative;
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  }

  .metric-card::before {
    content: '';
    position: absolute;
    top: 0;
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  }

  .metric-card.faith::before { background: var(--accent); }
  .metric-card.correct::before { background: var(--accent3); }
  .metric-card.rel::before { background: var(--accent2); }
  .metric-card.prec::before { background: var(--warn); }
  .metric-card.recall::before { background: var(--danger); }

  .metric-name {
    font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
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    font-weight: 600;
    color: var(--muted);
    margin-bottom: 6px;
    text-transform: uppercase;
    letter-spacing: 1px;
  }

  .metric-formula {
    font-size: 12px;
    color: var(--text);
    margin-bottom: 8px;
  }

  .metric-formula .arrow { color: var(--accent2); }

  .metric-desc {
    font-size: 11px;
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    line-height: 1.5;
  }

  /* Command blocks */
  .steps {
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    flex-direction: column;
    gap: 12px;
    margin: 24px 0;
  }

  .step {
    display: flex;
    gap: 16px;
    align-items: flex-start;
    background: var(--surface);
    border: 1px solid var(--border);
    border-radius: 10px;
    padding: 20px;
  }

  .step-num {
    background: var(--accent);
    color: white;
    width: 28px;
    height: 28px;
    border-radius: 50%;
    display: flex;
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    font-size: 13px;
    font-weight: 700;
    flex-shrink: 0;
    margin-top: 2px;
  }

  .step-content { flex: 1; }

  .step-title {
    font-weight: 700;
    font-size: 14px;
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  }

  .step-cmd {
    font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
    font-size: 12px;
    background: var(--code-bg);
    border: 1px solid var(--border);
    border-radius: 6px;
    padding: 10px 14px;
    color: var(--accent3);
    margin: 6px 0;
  }

  .step-note {
    font-size: 12px;
    color: var(--muted);
    margin-top: 6px;
  }

  /* Insight box */
  .insight {
    background: rgba(245, 158, 11, 0.08);
    border: 1px solid rgba(245, 158, 11, 0.25);
    border-radius: 10px;
    padding: 20px 24px;
    margin: 24px 0;
    display: flex;
    gap: 14px;
  }

  .insight-icon { font-size: 24px; flex-shrink: 0; }

  .insight-title {
    font-weight: 700;
    font-size: 14px;
    color: var(--warn);
    margin-bottom: 6px;
  }

  .insight-text { font-size: 13px; color: var(--muted); line-height: 1.6; }

  /* Divider */
  hr {
    border: none;
    border-top: 1px solid var(--border);
    margin: 48px 0;
  }
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<header>
  <div>
    <div style="display:flex;gap:10px;margin-bottom:12px;">
      <span class="badge">RAG</span>
      <span class="badge" style="background:var(--accent2)">RAGAS</span>
      <span class="badge" style="background:var(--accent3)">Golden Dataset</span>
    </div>
    <h1>RAGAS-PROJECT-EVAL-RAG<br><span>RAG + RAGAS</span></h1>
    <p class="subtitle">Gere datasets de avaliação automaticamente e meça a qualidade do seu sistema RAG</p>
  </div>
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  <!-- Fluxo Geral -->
  <div class="section-label">Fluxo completo</div>
  <h2>Como o projeto funciona</h2>

  <div class="flow">
    <div class="flow-step">
      <div class="flow-icon">📄</div>
      <div class="flow-title">Documentos</div>
      <div class="flow-sub">TXT / PDF</div>
    </div>
    <div class="flow-step">
      <div class="flow-icon">✂️</div>
      <div class="flow-title">Chunking</div>
      <div class="flow-sub">chunk_size=500</div>
    </div>
    <div class="flow-step">
      <div class="flow-icon">🔢</div>
      <div class="flow-title">Embeddings</div>
      <div class="flow-sub">ChromaDB</div>
    </div>
    <div class="flow-step" style="background: rgba(124,58,237,0.08);">
      <div class="flow-icon">🧪</div>
      <div class="flow-title">Golden Dataset</div>
      <div class="flow-sub">RAGAS gera Q+GT</div>
    </div>
    <div class="flow-step" style="background: rgba(6,182,212,0.08);">
      <div class="flow-icon">📊</div>
      <div class="flow-title">Avaliação</div>
      <div class="flow-sub">5 métricas RAGAS</div>
    </div>
  </div>

  <hr>

  <!-- Arquivos -->
  <div class="section-label">Estrutura</div>
  <h2>Arquivos do projeto</h2>

  <div class="files-grid">
    <div class="file-card">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">🔧</span>
        <div>
          <div class="file-name">rag_pipeline.py</div>
          <div class="file-path">src/rag_pipeline.py</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Pipeline RAG completo. Carrega documentos, cria chunks, gera embeddings no ChromaDB e responde perguntas via LLM.</p>
        <span class="file-tag">RAGPipeline</span>
        <span class="file-tag">.build()</span>
        <span class="file-tag">.query()</span>
        <span class="file-tag">.query_batch()</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">🧪</span>
        <div>
          <div class="file-name">golden_dataset.py</div>
          <div class="file-path">src/golden_dataset.py</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Usa o TestsetGenerator do RAGAS para criar perguntas e ground truth automaticamente a partir dos seus documentos.</p>
        <span class="file-tag">simple</span>
        <span class="file-tag">reasoning</span>
        <span class="file-tag">multi_context</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">📐</span>
        <div>
          <div class="file-name">evaluate.py</div>
          <div class="file-path">src/evaluate.py</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Roda o RAG em cada pergunta do golden dataset e calcula as 5 métricas RAGAS. Salva CSV com scores por pergunta.</p>
        <span class="file-tag">faithfulness</span>
        <span class="file-tag">correctness</span>
        <span class="file-tag">relevance</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">📓</span>
        <div>
          <div class="file-name">walkthrough.ipynb</div>
          <div class="file-path">notebooks/walkthrough.ipynb</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Notebook interativo com todo o fluxo passo a passo. Ideal para explorar e entender cada etapa individualmente.</p>
        <span class="file-tag">interativo</span>
        <span class="file-tag">passo a passo</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">📄</span>
        <div>
          <div class="file-name">historia_ia.txt</div>
          <div class="file-path">data/sample_docs/</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Documento de exemplo sobre história da IA. Substitua por seus próprios PDFs e textos para testar com seus dados.</p>
        <span class="file-tag">exemplo</span>
        <span class="file-tag">substitua aqui</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">📊</span>
        <div>
          <div class="file-name">evaluation_scores.csv</div>
          <div class="file-path">outputs/ (gerado)</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Resultado final: scores de cada métrica por pergunta. Gerado automaticamente após rodar evaluate.py.</p>
        <span class="file-tag">gerado automaticamente</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card" style="border-color: rgba(6,182,212,0.4);">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">🌐</span>
        <div>
          <div class="file-name">resultados.html</div>
          <div class="file-path">raiz do projeto</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Visualizador interativo dos resultados. Arraste o CSV ou carrega automaticamente via GitHub Pages.</p>
        <span class="file-tag">drag & drop</span>
        <span class="file-tag">gráficos</span>
        <span class="file-tag">GitHub Pages</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card" style="border-color: rgba(16,185,129,0.4);">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">📝</span>
        <div>
          <div class="file-name">relatorio.md</div>
          <div class="file-path">data/sample_docs/</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Relatório técnico: bibliotecas, downgrade do RAGAS, configuração e resultados obtidos.</p>
        <span class="file-tag">bibliotecas</span>
        <span class="file-tag">downgrade</span>
        <span class="file-tag">OpenAI</span>
      </div>
    </div>

    <div class="file-card" style="border-color: rgba(16,185,129,0.4);">
      <div class="file-header">
        <span class="file-icon">📝</span>
        <div>
          <div class="file-name">relatorio-interpretacao-resultados.md</div>
          <div class="file-path">data/sample_docs/</div>
        </div>
      </div>
      <div class="file-body">
        <p class="file-desc">Interpretação didática dos scores, padrões diagnósticos e recomendações de tamanho de dataset segundo Chip Huyen.</p>
        <span class="file-tag">interpretação</span>
        <span class="file-tag">diagnóstico</span>
        <span class="file-tag">Chip Huyen</span>
      </div>
    </div>

  </div>

  <hr>

  <!-- Métricas -->
  <div class="section-label">Avaliação</div>
  <h2>As 5 Métricas RAGAS</h2>

  <div class="metrics-grid">
    <div class="metric-card faith">
      <div class="metric-name">Faithfulness</div>
      <div class="metric-formula">Answer <span class="arrow">↔</span> Context</div>
      <div class="metric-desc">O LLM usou o contexto recuperado para gerar a resposta? Alto = sim. Baixo = inventou.</div>
    </div>
    <div class="metric-card correct">
      <div class="metric-name">Answer Correctness</div>
      <div class="metric-formula">Answer <span class="arrow">↔</span> Ground Truth</div>
      <div class="metric-desc">A resposta está factualmente correta em relação ao ground truth esperado?</div>
    </div>
    <div class="metric-card rel">
      <div class="metric-name">Answer Relevance</div>
      <div class="metric-formula">Answer <span class="arrow">↔</span> Question</div>
      <div class="metric-desc">A resposta gerada é relevante e diretamente relacionada à pergunta feita?</div>
    </div>
    <div class="metric-card prec">
      <div class="metric-name">Context Precision</div>
      <div class="metric-formula">Context <span class="arrow">↔</span> Q + GT</div>
      <div class="metric-desc">O sistema de retrieval recuperou chunks realmente úteis, sem ruído?</div>
    </div>
    <div class="metric-card recall">
      <div class="metric-name">Context Recall</div>
      <div class="metric-formula">Context <span class="arrow">↔</span> Ground Truth</div>
      <div class="metric-desc">O contexto recuperado contém toda a informação necessária para responder?</div>
    </div>
  </div>

  <div class="insight">
    <div class="insight-icon">⚠️</div>
    <div>
      <div class="insight-title">Duas APIs são necessárias neste projeto</div>
      <div class="insight-text">
        <strong>Anthropic (Claude)</strong> é usado para tudo: gerar respostas no pipeline RAG, gerar as perguntas do golden dataset e avaliar as métricas de qualidade.<br><br>
        <strong>OpenAI</strong> é usado <em>involuntariamente</em> — o RAGAS 0.1.21 chama <code style="background:rgba(255,255,255,0.08);padding:1px 5px;border-radius:3px;">OpenAIEmbeddings</code> internamente ao calcular a métrica <strong>Answer Relevancy</strong>. Esse comportamento está hardcoded na biblioteca e não é configurável. O custo por execução é inferior a <strong>$0,01</strong>.
      </div>
    </div>
  </div>

  <hr>

  <!-- Como rodar -->
  <div class="section-label">Início rápido</div>
  <h2>Como executar</h2>

  <div class="steps">
    <div class="step">
      <div class="step-num">1</div>
      <div class="step-content">
        <div class="step-title">Instalar dependências</div>
        <div class="step-cmd">pip install -r requirements.txt</div>
        <div class="step-note">Python 3.10+ recomendado</div>
      </div>
    </div>
    <div class="step">
      <div class="step-num">2</div>
      <div class="step-content">
        <div class="step-title">Configurar as chaves de API</div>
        <div class="step-cmd">cp .env.example .env</div>
        <div class="step-note" style="margin-top:8px;">Edite o <code style="background:rgba(255,255,255,0.08);padding:1px 5px;border-radius:3px;font-size:11px;">.env</code> e preencha as duas chaves:</div>
        <div class="step-cmd" style="margin-top:6px;">ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;# usado internamente pelo RAGAS</div>
      </div>
    </div>
    <div class="step">
      <div class="step-num">3</div>
      <div class="step-content">
        <div class="step-title">Adicionar seus documentos (opcional)</div>
        <div class="step-cmd">cp meus_docs/*.txt data/sample_docs/</div>
        <div class="step-note">O projeto já inclui um documento de exemplo sobre história da IA</div>
      </div>
    </div>
    <div class="step">
      <div class="step-num">4</div>
      <div class="step-content">
        <div class="step-title">Gerar o Golden Dataset</div>
        <div class="step-cmd">python src/golden_dataset.py</div>
        <div class="step-note">Gera outputs/golden_dataset.csv com perguntas + ground truth</div>
      </div>
    </div>
    <div class="step">
      <div class="step-num">5</div>
      <div class="step-content">
        <div class="step-title">Avaliar o sistema RAG</div>
        <div class="step-cmd">python src/evaluate.py</div>
        <div class="step-note">Gera outputs/evaluation_scores.csv com os 5 scores RAGAS</div>
      </div>
    </div>
  </div>

</main>

</body>
</html>