Faculdade de Engenharia da IA: Avaliação de sistemas 2,5 RAG

breve

A avaliação é um componente fundamental no desenvolvimento e na otimização dos sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation). A avaliação envolve uma revisão dos RAG Todos os aspectos do processo são medidos quanto ao desempenho, à precisão e à qualidade, incluindo a relevância e a autenticidade, desde a eficácia da recuperação até a geração de respostas.

Importância da avaliação RAG

A avaliação eficaz do sistema RAG é importante porque:

1. Ajuda a identificar os pontos fortes e fracos do processo de recuperação e geração.
2. Orientar o aprimoramento e a otimização de todo o processo do RAG.
3. Garantir que o sistema atenda aos padrões de qualidade e às expectativas dos usuários.
4. Facilita a comparação de diferentes implementações ou configurações de RAG.
5. Ajuda a detectar problemas como alucinações, preconceito ou respostas irrelevantes.

Processo de avaliação RAG

Uma avaliação de um sistema RAG normalmente inclui as seguintes etapas:

Principais indicadores de avaliação

Indicadores RAGAS

1. validadeMedição da consistência da resposta gerada com o contexto de recuperação.
2. Relevância das respostasAvalie a relevância da resposta para a consulta.
3. recuperação de contexto (computação)Avaliação: avalia se os blocos recuperados abrangem as informações necessárias para responder à consulta.
4. Precisão contextualMedida da proporção de informações relevantes nos blocos recuperados.
5. Utilização do contextoAvalie a eficiência com que a resposta gerada utiliza o contexto fornecido.
6. recuperação de entidades contextuaisAvaliação: Avalie se as entidades importantes do contexto estão cobertas pela resposta.
7. sensibilidade ao ruídoMedida da robustez de um sistema em relação a informações irrelevantes ou com ruído.
8. Pontuação abstrataAvaliação da qualidade do resumo da resposta: Avalie a qualidade do resumo da resposta.

Indicadores DeepEval

1. G-EvalMétricas de avaliação comuns para tarefas de geração de texto.
2. resumosAvalie a qualidade dos resumos de texto.
3. Relevância das respostasMedida de quão bem a resposta atende à consulta.
4. validadeAvalie a precisão da resposta e das informações de origem.
5. Recuperação e precisão contextualMeasuring the effectiveness of contextual retrieval: Medindo a eficácia da recuperação contextual.
6. Detecção de alucinaçõesIdentificação de informações falsas ou imprecisas em uma resposta.
7. toxicológicoDetectar conteúdo potencialmente prejudicial ou ofensivo na resposta.
8. preconceitoIdentificar preferências ou tendências injustas no conteúdo gerado.

Indicadores Trulens

1. relevância contextualAvaliar o grau de correspondência entre o contexto de recuperação e a consulta.
2. aterradoResposta: uma medida que indica se a resposta é apoiada pelas informações recuperadas.
3. Relevância das respostasAvalie a qualidade da resposta à consulta.
4. abrangênciaResposta completa: mede a integridade da resposta.
5. Linguagem nociva/ofensivaIdentificação de conteúdo potencialmente ofensivo ou perigoso.
6. sentimento do usuárioAnálise do tom emocional nas interações com o usuário.
7. incompatibilidade de idiomaDetectar inconsistências no uso do idioma entre a consulta e a resposta.
8. Equidade e preconceitoAvaliação do tratamento justo de diferentes grupos no sistema.
9. Funções de feedback personalizadasPermite o desenvolvimento de métricas de avaliação personalizadas para casos de uso específicos.

Práticas recomendadas para avaliação RAG

1. Avaliação geralCombinação de vários indicadores para avaliar diferentes aspectos do sistema RAG.
2. Avaliação comparativa regularAvaliação contínua do sistema à medida que os processos mudam.
3. Participação humanaAnálise abrangente que combina avaliações manuais e indicadores automatizados.
4. Indicadores específicos de domínioDesenvolver métricas personalizadas relacionadas a casos de uso ou domínios específicos.
5. análise de errosAnálise de padrões em respostas de baixa pontuação e identificação de áreas para melhoria.
6. Avaliação comparativaCompare seu sistema RAG com modelos de linha de base e implementações alternativas.

chegar a um veredicto

Uma estrutura de avaliação robusta é essencial para o desenvolvimento e a manutenção de um sistema RAG de alta qualidade. Ao utilizar uma ampla variedade de métricas e seguir as práticas recomendadas, os desenvolvedores podem garantir que seu sistema RAG forneça respostas precisas, relevantes e confiáveis, além de melhorar continuamente o desempenho.

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