Die Systembewertung mit XRAG lässt sich in vier Hauptschritte unterteilen:
- Entwicklung der Umwelt: durch
git cloneBeschaffung der Codebasis, Installation der Python-Abhängigkeiten, Änderung der config.toml zur Konfiguration der Modellparameter - Vorbereitung der DatenHochladen von standardmäßig formatierten Datensätzen über die Web-UI oder direkte Verwendung von Benchmark-Datensätzen wie dem integrierten HotpotQA.
- Bewertung der DurchführungWählen Sie eine Kombination von Bewertungsmaßstäben (z. B. die Verwendung von F1-Werten und LLM-Authentizitätswerten), führen Sie die
xrag-cli evaluateBefehl - Analyse der ErgebnisseAnzeige der erstellten Berichte mit Schwerpunkt auf visuellen Vergleichen von Schlüsselkennzahlen wie Abrufgenauigkeit, Generierungsrelevanz usw.
Zu den Optimierungsempfehlungen gehören:
- Wenn eine geringe Abrufleistung festgestellt wird, versuchen Sie, BM25 auf Vektorabruf umzustellen.
- Wenn die sachliche Fehlerquote der generierten Inhalte hoch ist, empfiehlt es sich, die Prüflogik des Nachbearbeitungsmoduls zu verstärken
- Bei Problemen mit der Antwortlatenz kann der Netzaufwand mit lokalisierten Ollama-Einsätzen verringert werden.
Die in das Framework integrierte Funktion zur Erkennung von Fehlerpunkten kann automatisch typische Problemszenarien markieren und so die Effizienz der Abstimmung erheblich verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelXRAG: Ein visuelles Bewertungsinstrument zur Optimierung von Systemen zur RetrievalverbesserungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie verwendet man XRAG für die Bewertung und Optimierung von RAG-Systemen?
