ragas和langchain

### RAGAS 和 LangChain 的主要差异

#### 功能定位
RAGAS 是一个专门设计用于评估检索增强生成 (RAG) 管道性能的框架，旨在解决传统评估方法难以全面衡量 RAG 系统多方面表现的问题[^4]。相比之下，LangChain 更像是一个开发平台，专注于构建和部署基于大型语言模型的应用程序和服务。

#### 技术实现
- **RAGAS** 强调自动化评估流程，引入一系列不需要人工标注即可计算的量化指标，特别适合快速迭代和发展中的项目需求。该工具集成了针对检索效果、内容忠实度等多个方面的评测标准。

  from ragas.metrics import Metrics
  
  metrics = Metrics()
  score = metrics.evaluate(retrieved_contexts, generated_answers)

- **LangChain** 则提供了丰富的 API 接口和支持多种主流大模型集成的功能，允许开发者轻松创建复杂的对话应用或其他形式的语言处理服务。它更侧重于实际业务逻辑的设计与实现，而非单纯的技术验证层面的工作。

#### 场景适用性
对于希望深入研究并改进自己所使用的 RAG 架构的企业或研究人员来说，采用 RAGAS 可以为其提供宝贵的反馈信息；而对于那些想要迅速搭建起功能完备的产品原型或是生产环境下的解决方案，则 LangChain 显然是更加合适的选择。

相关问题

RAGA-PP代码 python实现

RAGA-PP是一种用于生成印度古典音乐raga的算法，全称为"Randomized Algoritm for Generation of Atmospheric Patterns in Ragas"。它通常涉及到Python编程，因为Python有许多库如Music21、madmom等可以支持音乐理论和生成工作。

在Python中实现RAGA-PP，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的库**：首先需要安装一些音乐处理相关的Python库，例如`music21`用于音乐理论分析，`numpy`用于数组计算，以及`random`用于随机生成。

pip install music21 numpy random

2. **理解音乐理论**：了解印度古典音乐raga的基本结构和模式，包括旋律音阶、节奏模式等。

3. **定义算法**：设计随机生成raga的函数，这可能包括选择特定的raga类型、生成旋律线、添加装饰音等。

import music21
import numpy as np

def generate_raga(pp_sequence):
    ragas = ... # 获取可用的raga列表
    melody = music21.stream.Stream()
    for pattern in pp_sequence:
        raga_choice = ragas[np.random.randint(0, len(ragas))]
        melody.append(music21.melody.Melody(pattern, scale=raga_choice))
    return melody.show()

# 示例pp_sequence是一个包含音符序列的数据结构
pp_sequence = ... # 根据算法需求填充
generated_raga = generate_raga(pp_sequence)

4. **调整参数和生成实例**：根据需要调整生成过程的随机性和复杂度，然后运行代码生成新的Raga。