Введение в UAEval4RAG
Исследователи из Salesforce представили UAEval4RAG — новую методику оценки систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), сосредоточенную на их способности отклонять неразрешимые запросы. Традиционные методики оценки в основном фокусируются на точности и актуальности ответов на разрешимые вопросы, но часто игнорируют критически важную способность систем выявлять и отклонять неподходящие или неразрешимые запросы.
Проблемы существующих методик оценки
Текущие стандарты для неразрешимых запросов оказались недостаточными для систем RAG, так как они обычно состоят из статических, общих запросов, которые не адаптируются к конкретным базам знаний. Когда системы RAG отклоняют запросы, это часто происходит из-за неудачи в извлечении информации, а не из-за точной оценки валидности запросов.
Представление UAEval4RAG
Новая методика UAEval4RAG объединяет наборы данных неразрешимых запросов, адаптированных для любой внешней базы знаний, что позволяет автоматизировать оценку систем RAG. Этот инновационный подход оценивает не только ответы на разрешимые запросы, но и способность отклонять шесть различных категорий неразрешимых запросов:
- Недостаточно определенные
- Ложные предположения
- Абсурдные
- Ограниченные по модальности
- Проблемы безопасности
- Вне базы данных
Метрики оценки
Три ключевые метрики оценивают способность систем RAG отклонять неразрешимые запросы:
- Доля приемлемых ответов
- Доля неотвеченных запросов
- Совместный балл
Заключение и будущие направления
В заключение, UAEval4RAG заполняет критическую нишу в существующих методах оценки, сосредоточиваясь на способности систем RAG управлять неразрешимыми запросами. Будущие работы могут улучшить универсальность, интегрировав более широкий спектр проверенных источников. Расширение методики для учета многоходовых диалогов обеспечит более реалистичную оценку взаимодействия систем с неясными или неоднозначными запросами.
Практические рекомендации
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес. Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram: https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
