«`html
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Применение в областях права, медицины и финансов
Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой передовой подход в обработке естественного языка (NLP), который значительно усиливает возможности крупных языковых моделей, интегрируя внешние базы знаний. Этот метод особенно эффективен в областях, где точность и надежность имеют решающее значение, таких как юриспруденция, медицина и финансы. За счет использования внешней информации системы RAG способны генерировать более точные и контекстуально подходящие ответы, решая распространенные проблемы крупных языковых моделей, такие как устаревшая информация и склонность к прокрустическим галлюцинациям.
Проблемы в оценке RAG систем
Однако оценка производительности RAG систем представляет существенные вызовы. Основная проблема заключается в модульной природе этих систем, состоящих из извлекателя и генератора, работающих в тандеме. Существующие метрики оценки часто нуждаются в более детальной гранулярности для учета тонкостей этого взаимодействия. Традиционные метрики, такие как recall@k и MRR для извлекателей и BLEU и ROUGE для генераторов, обычно основаны на правилах или грубы, что делает их несовместимыми с оценкой 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 в оценке RAGChecker
Исследователи из Amazon AWS AI, Shanghai Jiaotong University и Westlake University представили RAGChecker, новую систему оценки, которая позволяет анализировать RAG системы всесторонне. RAGChecker включает набор диагностических метрик, оценивающих процессы извлечения и генерации на более детальном уровне. Основанный на проверке включений на уровне утверждений, этот подход позволяет оценивать производительность системы и выделять конкретные области для улучшения. Метрики RAGChecker рассчитаны на предоставление ценных практических рекомендаций для разработки более эффективных RAG систем, выявляя источники ошибок и предлагая способы их устранения.
«`
«`html
Преимущества RAGChecker
RAGChecker обрабатывает запросы пользователей, выдернутый контекст, ответы модели и подлинные ответы, создавая полный набор метрик, оценивающих качество сгенерированных ответов, эффективность извлекателя и точность генератора. Например, RAGChecker оценивает долю правильных утверждений в ответе модели, способность извлекателя возвращать актуальную информацию, а также чувствительность генератора к шуму. В отличие от существующих систем, RAGChecker предлагает более тонкую оценку. Также эффективность RAGChecker была подтверждена через обширные эксперименты, в результате которых было выявлено, что метрики RAGChecker коррелируют значительно лучше с человеческими суждениями, чем другие системы оценки, такие как RAGAS, TruLens и ARES.
Автоматизация продаж с использованием ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте RAGChecker. Пропустите [ссылка удалена], лучшее решение для вашей компании!
«`
