Системы генерации с дополненной выборкой (RAG)
Системы RAG объединяют процессы выборки и генерации, чтобы эффективно отвечать на сложные вопросы. Они используют релевантные документы для создания ответов с дополнительным контекстом, что позволяет получать более полные и информативные ответы.
Преимущества RAG систем
- Богатый контекст: Ответы содержат больше информации, что полезно в таких областях, как юридические исследования и академический анализ.
- Разнообразные перспективы: Системы RAG могут предоставлять ответы с разных точек зрения, что важно для глубокого понимания вопроса.
Проблемы оценки эффективности
Оценка RAG систем сталкивается с трудностями, так как они часто отвечают на вопросы, требующие многослойного подхода. Традиционные метрики не всегда могут отразить полноту ответов.
Новый подход к оценке
Исследователи из Georgia Institute of Technology и Salesforce AI Research предложили новую методику оценки RAG систем, основанную на покрытии под-вопросов. Это позволяет более точно оценивать качество ответов.
Методика оценки
- Разделение сложных вопросов на под-вопросы, классифицированные по важности.
- Оценка, насколько хорошо RAG системы извлекают релевантный контент для каждого под-вопроса.
Результаты исследования
Исследование показало, что системы RAG не всегда обеспечивают полное покрытие под-вопросов. Например, You.com охватывает 42% основных под-вопросов, в то время как Perplexity AI — 54%. Однако все системы продемонстрировали низкое покрытие фоновых под-вопросов.
Основные выводы
- Покрытие основных под-вопросов: В среднем системы RAG упускают около 50% основных под-вопросов.
- Точность систем: Perplexity AI показала 71% точности в связывании извлеченного контента с ответами.
- Важность фоновой информации: Покрытие фоновых под-вопросов было низким, от 14% до 20%.
- Потенциал для улучшения: Все системы RAG имеют значительные возможности для повышения качества ответов.
Заключение
Это исследование подчеркивает, что для оценки RAG систем необходимо использовать метрики, ориентированные на под-вопросы. Это поможет улучшить качество ответов и расширить возможности систем для решения сложных задач.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Изучите, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ решение и начните с небольшого проекта.
- Анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
