用RAGAS评估rag效果时，该框架默认是使用openai的模型的，我没有申请openai的API。我问了deepseep尝试使用qwen的模型，但运行还是提示api报错。请问如要要使用国内的模型(比如qwen、deepseek)来辅助RAGAS进行评估，具体代码该如何实现？下面这段代码是我尝试过的，但没解决问题
# 1. 设置API密钥
DASHSCOPE_API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
if not DASHSCOPE_API_KEY:
raise ValueError("请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
# 2. 创建自定义模型
logger.info("初始化模型...")
llm = Tongyi(
model_name="qwen-max",
dashscope_api_key=DASHSCOPE_API_KEY,
temperature=0.01,
top_p=0.9,
max_retries=5
)
embeddings = DashScopeEmbeddings(
model="text-embedding-v2",
dashscope_api_key=DASHSCOPE_API_KEY )
# 3. 分配模型到指标
faithfulness.llm = llm
answer_relevancy.llm = llm
