RAGシステムにおける回答の矛盾に対する現実的な解決策
RAGシステムにおける回答の矛盾の問題は、主に検索されたコンテンツと生成された回答との間の断絶に起因している。誠実さ評価（誠実さ）関数はこの問題を効果的に解決することができる：
- プロセスを評価する：2つのステップで回答の文脈依存性を検証し、まず回答の核となる記述を特定し、次にこれらの記述が検索されたコンテンツによってサポートされていることを検証する。
- 実現方法：質問、答え、コンテキストのトリプルを渡して、Ragasの忠実度インジケータAPIを呼び出す。
- 最適化の推奨スコアが0.8未満の場合は、検索戦略を調整するか、生成されたモデルの文脈依存の手がかりを強化することが推奨される。
- 上級者向けのヒントcontext_relevancyメトリクスと併用することで、検索と生成の問題を共同診断し、区別することができる。
典型的な実装の例は、記事中の食事分析ケースを参照することができる。このケースの忠実度スコアは0.83であり、システムはよく機能しているが、まだ最適化の余地があることを示している。
この答えは記事から得たものである。ラガス：RAGリコールQA精度と回答の相関性を評価するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RAGシステムで生成された回答が検索された内容と一致しないという問題を解決するには？
