metrics import ( AnswerRelevancyMetric, FaithfulnessMetric, ContextualRecallMetric ) from deepeval.
4f}") print(f"切片内容: {item['content']}\n") 代码解析与工程启示 从上述代码的执行逻辑可以看出： 信息熵与实体密度决定得分： 包含具体技术参数（如“15MPa”、“10ms”、“防腐蚀”）的切片，在向量空间中与用户的具体场景提问形成了高维度的语义对齐，因此获得了极高相似度打分。
调用时只需传入期望的类型，同一段代码还能在 OpenAI、Ollama、vLLM 之间无缝切换。
实际上，在得州，一座 140 兆瓦级太阳能电站足以满足大型、持续增长的用电需求，而特斯拉在当地拥有不少这样的用电场景，包括得州超级工厂（Gigafactory Texas）以及快速扩张的 AI 算力基础设施。