Bei der Optimierung des RAG-Systems auf der Grundlage der Ergebnisse der Ragas-Bewertung können die folgenden gezielten Strategien angewandt werden:
- Niedrige Treuequote
- Überprüfung der Suchmaschine: Sicherstellen, dass relevante und umfassende Informationen gefunden werden
- Anpassung des Generatorprompts: Betonung von kontextbezogenen Antworten
- Verstärkte Mechanismen zur Überprüfung der Fakten
- Niedrige answer_relevancy score
- Optimierung des Abfrageverstehensmoduls
- Verbesserung der Problemlösungskompetenz des Generators
- Erwägen Sie das Hinzufügen von Nachbearbeitungsschritten für Antworten
- Niedrige context_relevancy Punktzahl
- Anpassung der Erweiterungsstrategie für Suchanfragen
- Optimierung der vektorisierten Modellauswahl
- Verbesserte Screening-Mechanismen für Rückrufergebnisse
Zu den bewährten Praktiken gehören:
- sich aufbauenBewertungsmaßstäbeVerfolgung von Veränderungen bei Schlüsselindikatoren
- AdoptionIterative OptimierungEinstellen einer Komponente nach der anderen
- fortfahrenKontrollversuchVergleich der Indikatorleistung vor und nach der Optimierung
- Fokussierung aufSaldo der IndikatorenVermeiden Sie die Überoptimierung einzelner Indikatoren
Mit diesen Methoden können Entwickler die Gesamtleistung von RAG-Systemen systematisch verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRagas: Bewertung der RAG-Rückruf-QA-Genauigkeit und AntwortkorrelationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die Bewertungsergebnisse von Ragas genutzt werden, um das RAG-System in realen Projekten zu optimieren?
