“`html
Retrieval-Augmented Generation (RAG) в оценке систем искусственного интеллекта
Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой передовой подход в обработке естественного языка (NLP), который значительно расширяет возможности больших языковых моделей (LLM), интегрируя внешние базы знаний. Этот метод особенно эффективен в областях, где критическую роль играют точность и надежность, таких как юридическая, медицинская и финансовая. За счет использования внешней информации системы RAG могут генерировать более точные и контекстно-релевантные ответы, решая распространенные проблемы LLM, такие как устаревшая информация и склонность к генерации галлюцинаций – ответов, которые кажутся правдоподобными, но фактически неверны.
Оценка производительности RAG систем
Несмотря на многообещающий потенциал RAG систем, оценка их производительности представляет существенные вызовы. Основная проблема заключается в модульной структуре этих систем, состоящей из извлекателя и генератора, работающих в тандеме. Существующие метрики оценки часто нуждаются в большей детализации для улавливания тонкостей этого взаимодействия. Традиционные метрики, такие как recall@k и MRR для извлекателей, а также BLEU и ROUGE для генераторов, обычно основаны на правилах или грубо-зернисты, что делает их непригодными для оценки качества длинных ответов, генерируемых RAG системами. Это ограничение приводит к оценкам, которые не только неточны, но и трудны для интерпретации, тем самым затрудняя разработку более эффективных RAG систем.
Новый подход к оценке RAG систем
Исследователи из Amazon AWS AI, Shanghai Jiaotong University и Westlake University представили RAGChecker – новую систему оценки, разработанную для анализа RAG систем в комплексе. RAGChecker включает набор диагностических метрик, оценивающих процессы извлечения и генерации на более детальном уровне. Основанная на проверке утверждений на уровне утверждений, эта система позволяет оценить производительность системы, позволяя исследователям выявить конкретные области для улучшения. Метрики RAGChecker разработаны для предоставления действенных идей, направляя разработку более эффективных RAG систем, выявляя источники ошибок и предоставляя рекомендации по их устранению.
Процесс оценки RAGChecker включает в себя обработку запросов пользователей, извлеченного контекста, ответов модели и правильных ответов, порождая комплексный набор метрик, оценивающих качество сгенерированных ответов, эффективность извлекателя и точность генератора. Например, RAGChecker оценивает долю правильных утверждений в ответе модели, способность извлекателя возвращать релевантную информацию и чувствительность генератора к шуму. В отличие от существующих систем, RAGChecker предлагает более тонкую оценку.
Практическое применение RAGChecker
Эффективность RAGChecker была продемонстрирована через обширные эксперименты, в ходе которых были оценены восемь передовых RAG систем в десяти областях, используя стандартные наборы данных. Результаты показали, что метрики RAGChecker коррелируют значительно лучше с человеческими суждениями, чем другие системы оценки, такие как RAGAS, TruLens и ARES. Например, в мета-оценке, включающей 280 случаев, помеченных человеческими аннотаторами, RAGChecker показал наилучшую корреляцию с человеческими предпочтениями в терминах правильности, полноты и общей оценки, превосходя традиционные метрики, такие как BLEU, ROUGE и BERTScore. Это подтверждение подчеркивает способность RAGChecker уловить качество и надежность RAG систем с человеческой точки зрения, делая его надежным инструментом для разработки более эффективных RAG систем.
В заключение, RAGChecker представляет собой значительный прорыв в оценке систем Retrieval-Augmented Generation. Предоставляя более детальную и надежную оценку компонентов извлекателя и генератора, он предоставляет критическое руководство для разработки более эффективных RAG систем. Полученные из оценок RAGChecker идеи, такие как важность качества извлекателя и размер генератора, ожидается, будут стимулировать будущие улучшения в разработке и применении этих систем. RAGChecker не только углубляет понимание архитектур RAG, но и предлагает практические рекомендации для улучшения производительности и надежности этих систем.
Подробнее о статье можно узнать здесь.
Все права на данное исследование принадлежат его авторам.
Не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 48 тысячами подписчиков.
Узнайте о предстоящих вебинарах по искусственному интеллекту здесь.
Arcee AI представляет Arcee Swarm: Революционное смешение агентов MoA Architecture, вдохновленное кооперативным интеллектом, обнаруженным в самой природе
Оцените, как ИИ может изменить ваш бизнес. Определите области, где можно применить автоматизацию: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение – сейчас существует множество вариантов ИИ. Внедряйте решения постепенно: начните с небольшого проекта, проанализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями об ИИ в нашем канале в Telegram или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab здесь. Будущее уже здесь!
Источник: MarkTechPost