RAGAS

RAGAS (Retrieval Augmented Generation Automated Scoring) предлагает бизнесу несколько ключевых преимуществ, связанных с автоматизацией оценки систем, использующих подход Retrieval-Augmented Generation (RAG). Вот основные причины, почему эта технология важна для бизнеса:

• Улучшение качества обслуживания: Использование RAGAS позволяет компаниям эффективно оценивать и улучшать качество ответов, предоставляемых их системами поддержки клиентов и чат-ботами. Это особенно актуально для организаций, работающих с большими объемами информации, таких как госучреждения, юридические компании и финтех.
• Экономия ресурсов: Автоматическая оценка RAG-систем снижает затраты на ручную проверку качества, позволяя быстрее и дешевле получать обратную связь о работе моделей. Это делает внедрение технологий генеративного ИИ более доступным и экономически эффективным.
• Актуальность данных: RAGAS позволяет интегрировать в модели новейшие данные и исследования, что обеспечивает актуальность информации, предоставляемой пользователям. Это особенно важно в условиях быстроменяющейся бизнес-среды.
• Повышение доверия пользователей: Системы, использующие RAGAS, могут предоставлять источники информации вместе с ответами, что повышает доверие пользователей к получаемым данным. Возможность ссылаться на конкретные документы помогает пользователям самостоятельно проверять информацию.
• Гибкость и адаптивность: Бизнес может настраивать RAGAS под свои специфические нужды, создавая метрики оценки, которые соответствуют их уникальным требованиям. Это позволяет более точно оценивать производительность систем и адаптировать их к изменяющимся условиям.

Таким образом, RAGAS предоставляет бизнесу инструменты для повышения эффективности работы с данными и улучшения взаимодействия с клиентами через автоматизацию оценки качества ответов.

Что такое RAGAS?

RAGAS (Retrieval Augmented Generation Automated Scoring) — это фреймворк, предназначенный для автоматической оценки систем, использующих подход Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот метод активно применяется в вопросно-ответных системах, где большие языковые модели (LLM) комбинируются с механизмами извлечения информации для генерации ответов на запросы пользователей.

Основные функции RAGAS

RAGAS предлагает набор метрик, которые позволяют оценивать производительность RAG-систем. Эти метрики охватывают различные аспекты, включая:

• Точность контекста: измеряет, насколько точно система извлекает релевантную информацию из контекста.
• Полнота контекста: оценивает, насколько хорошо система извлекает все необходимые данные.
• Точность ответов: определяет, насколько верными являются ответы, сгенерированные системой.

Структура и алгоритмы

Фреймворк включает два основных компонента:

• Generator LLM: отвечает за генерацию вопросов и эталонных ответов на основе предоставленных документов.
• Critic LLM: оценивает сгенерированные ответы и формирует обратную связь в формате JSON.

Алгоритмы RAGAS могут генерировать синтетические вопросы и ответы, а также рассчитывать метрики на основе результатов работы RAG-системы. Это позволяет пользователям адаптировать систему под свои нужды и проводить более точную оценку качества.

Применение

RAGAS может быть использован в различных сценариях, включая оценку приложений на основе LLM и агентских рабочих процессов. Он предоставляет пользователям возможность изменять или создавать собственные метрики для более точной оценки производительности своих приложений.