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), привлекают значительное внимание. Однако большинство исследователей в области науки о данных рекомендуют не торопиться с применением сложных моделей RAG, пока процесс оценки не станет надежным и устойчивым.
Оценка пайплайнов RAG
Тщательная оценка пайплайнов RAG критически важна, но часто упускается в стремлении внедрить передовые функции. Рекомендуется, чтобы исследователи и практики укрепляли свои процессы оценки в качестве приоритетной задачи перед решением осложненных модельных улучшений.
Размеры оценки
Понимание тонкостей оценки пайплайнов RAG критично, поскольку эти модели зависят как от возможностей генерации, так и от качества извлечения. Эти размеры можно разделить на две важные категории.
Размеры извлечения
- Точность контекста
- Полнота контекста
- Релевантность контекста
- Полнота сущностей контекста
- Шумоустойчивость
Размеры генерации
- Фактическая достоверность
- Релевантность ответа
- Отказ от отрицательных ответов
- Интеграция информации
- Контрфактуальная устойчивость
Фреймворки, включающие эти размеры
Этот материал вдохновлен данной публикацией в LinkedIn.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании и оставаться лидером, проанализируйте, какие процессы можно автоматизировать, определите ключевые показатели эффективности, подберите подходящее решение, внедряйте ИИ постепенно и получайте результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в нашем Telegram-чате, или следите за новостями в нашем Телеграм-канале и в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте нашего AI Sales Bot, который поможет вам в продажах, отвечая на вопросы клиентов, генерируя контент и снижая нагрузку на персонал.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
