Размеры создания Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines
В динамичном мире искусственного интеллекта, обработки естественного языка (NLP) и информационного поиска, передовые архитектуры, такие как Retrieval Augmented Generation (RAG), привлекли значительное внимание. Однако большинство исследователей в области науки о данных рекомендуют не бросаться на сложные модели RAG, пока конвейер оценки не станет полностью надежным и надежным.
Оценка конвейеров RAG
Тщательная оценка конвейеров RAG критически важна, но часто упускается в спешке внедрения передовых функций. Рекомендуется, чтобы исследователи и практики усилили свою систему оценки в качестве первоочередной задачи перед решением осложненных улучшений модели.
Оценочные нюансы для конвейеров RAG
Понимание оценочных нюансов для конвейеров RAG критично, поскольку эти модели зависят как от возможностей генерации, так и от качества извлечения. Размеры были разделены на две важные категории.
Размеры извлечения
- Точность контекста
- Полнота контекста
- Релевантность контекста
- Полнота сущностей контекста
- Шумоустойчивость
Размеры генерации
- Правдивость
- Релевантность ответа
- Отрицательное отклонение
- Интеграция информации
- Контрфактическая устойчивость
Здесь представлены некоторые фреймворки, состоящие из этих размеров, которые можно получить по следующим ссылкам.
- Ragas – https://docs.ragas.io/en/stable/
- TruLens – https://www.trulens.org/
- ARES – https://ares-ai.vercel.app/
- DeepEval – https://docs.confident-ai.com/docs/getting-started
- Tonic Validate – https://docs.tonic.ai/validate
- LangFuse – https://langfuse.com/
Эта статья вдохновлена этим постом в LinkedIn.
Как использовать искусственный интеллект для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте What Are The Dimensions For Creating Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
