Оценка вашей RAG-пайплайна с использованием синтетических данных для бизнеса

«`html

Как оценить ваш RAG-пайплайн с помощью синтетических данных?

Оценка приложений на основе больших языковых моделей (LLM), особенно тех, что используют RAG (Retrieval-Augmented Generation), имеет критическое значение, но часто игнорируется. Без надлежащей оценки невозможно подтвердить эффективность вашего извлекателя, проверить, обоснованы ли ответы LLM на источники или они «галлюцинируют», и оптимален ли размер контекста. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью синтетических данных можно оценить ваш RAG-пайплайн, и почему это важно для вашего бизнеса.

Почему синтетические данные?

Изначальное тестирование часто не имеет необходимых реальных пользовательских данных для создания базового уровня. Синтетические данные позволяют создать реалистичные тестовые случаи, которые можно использовать для оценки и улучшения вашего RAG-пайплайна. Они обеспечивают разнообразие и позволяют протестировать систему на различных сценариях, что в конечном итоге повышает ее надежность.

Практическое применение синтетических данных

Для начала вам нужно установить необходимые зависимости. Используйте следующую команду:

!pip install deepeval chromadb tiktoken pandas

Затем вам понадобится ключ API OpenAI, так как DeepEval использует внешние языковые модели для выполнения детальных оценочных метрик. Перейдите на страницу управления ключами OpenAI и создайте новый ключ.

Определение текста для генерации синтетических данных

На следующем этапе мы создаем текст, который будет служить исходным документом для генерации синтетических данных. Этот текст должен содержать разнообразный фактический контент. Например:

text = """
Воробьи — одни из самых умных птиц, способные использовать инструменты и распознавать человеческие лица даже спустя годы.
В то время как рыба-лучник демонстрирует замечательную точность, стреляя струями воды, чтобы сбить насекомых с веток.
...
"""

После определения текста сохраните его в .txt файл, чтобы DeepEval мог его читать и обрабатывать.

Генерация синтетических оценочных данных

Используя класс Synthesizer из библиотеки DeepEval, мы можем автоматически генерировать синтетические данные. Пример кода:

from deepeval.synthesizer import Synthesizer
synthesizer = Synthesizer(model="gpt-4.1-nano")
synthesizer.generate_goldens_from_docs(document_paths=["example.txt"], include_expected_output=True)

Конфигурация сложности ввода

С помощью EvolutionConfig мы можем контролировать, как Synthesizer генерирует более сложные и разнообразные запросы. Это позволяет создать более качественные синтетические данные, которые будут проверять способности вашей модели к обработке нюансов и многогранных запросов.

from deepeval.synthesizer.config import EvolutionConfig, Evolution
evolution_config = EvolutionConfig(
    evolutions={
        Evolution.REASONING: 1/5,
        Evolution.MULTICONTEXT: 1/5,
        Evolution.COMPARATIVE: 1/5,
        Evolution.HYPOTHETICAL: 1/5,
        Evolution.IN_BREADTH: 1/5,
    },
    num_evolutions=3
)
synthesizer = Synthesizer(evolution_config=evolution_config)
synthesizer.generate_goldens_from_docs(["example.txt"])

Итеративный цикл улучшения RAG

Используя синтетические данные, вы можете установить непрерывный цикл тестирования для вашего пайплайна. Рассчитывая ключевые метрики, такие как Grounding и Context, вы получите необходимую обратную связь для итеративного улучшения компонентов вашего извлекателя и модели. Это систематический процесс, который обеспечивает надежность вашей RAG-системы до ее развертывания.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Что такое RAG и как он работает?

RAG сочетает в себе извлечение информации и генерацию текста, позволяя моделям обеспечивать более точные и контекстуализированные ответы.

2. Как синтетические данные могут улучшить мой RAG-пайплайн?

Синтетические данные помогают протестировать модель в различных сценариях, что повышает ее надежность и точность.

3. Нужно ли использовать реальные данные для оценки RAG?

Хотя реальные данные важны, синтетические данные предоставляют возможность тестировать систему до получения реальных запросов.

4. Как выбрать правильные параметры для генерации синтетических данных?

Экспериментируйте с различными конфигурациями EvolutionConfig, чтобы найти оптимальный баланс сложности и разнообразия запросов.

5. Какие ошибки часто допускают при оценке RAG-пайплайнов?

Основные ошибки включают недооценку важности тестирования на разнообразных данных и игнорирование метрик качества.

6. Каковы лучшие практики для работы с синтетическими данными?

Регулярно обновляйте и адаптируйте ваши синтетические данные, основываясь на новых знаниях и обратной связи от пользователей.

Используя синтетические данные для оценки вашего RAG-пайплайна, вы не только улучшаете его производительность, но и уверенность в его надежности. Начните применять эти методы уже сегодня и наблюдайте за ростом эффективности вашего бизнеса!

«`