Eine Optimierungsmethode dritter Ordnung zur Verbesserung der Relevanz von RAG-Antworten
Ragas'Bewertung der Antwortrelevanz (ARA)Indikatoren liefern quantitative Instrumente für die Optimierung:
- Grundsätze der Bewertung:Die Kosinusähnlichkeit wird berechnet, indem das Problem in umgekehrter Reihenfolge generiert und die semantische Ähnlichkeit mit dem ursprünglichen Problem unter Verwendung von text-embedding-ada-002 verglichen wird.
- Betriebsverfahren:
- Bereiten Sie den Testdatensatz vor (Frage-Antwort-Paare)
- Aufrufen des Moduls answer_relevancy in ragas.metrics
- Analyse 0.8+ ist exzellent, 0.6-0.8 braucht Optimierung, unter 0.6 braucht Refactoring
- Optimierungsstrategien:
- Verbesserte Problemumschreibung (Paraphrase) Trainingsdaten
- Einstellen der Temperaturparameter des generierten Modells
- Aufforderungsvorlage zur Verbesserung der Relevanz hinzufügen
Der Fall des Artikels zeigt einen answer_relevancy score von 0,835 für die Mahlzeitenanalyse, was ein gutes Niveau ist und durch Hinzufügen einer Synonymzuordnung für Fachbegriffe weiter verbessert werden kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRagas: Bewertung der RAG-Rückruf-QA-Genauigkeit und AntwortkorrelationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Relevanz der Antworten des RAG-Systems auf Nutzerfragen verbessert werden?
