Langfuseのトレース可視化により、RAGプロセスの最適化を5つのレイヤーで実現できます：
- リコール診断::
- トレースの詳細ページでキーワードリコールとベクトルリコールの結果を見る
- 各段階で費やされた時間の割合を分析する（例：費やされた時間のベクトル化された割合）
- データ検証::
- 理想的な答えを保存するための「ゴールデンセット」データセットを作成する。
- とおす
langfuse.score()想起関連性の自動評価
- バージョン比較::
- 新旧両方のリコール戦略を同時に実行
- データセットページで評価指標（準コールレート/応答待ち時間）を比較する
- 問題クラスタリング::
- セッション関数による高頻度問題パターンの分析
- 対応するチャンクの埋め込み品質の最適化
- ABテスト::
- プロンプトのバージョン管理で異なるシステムコマンドをテストする
- 例：「簡潔な回答」と「引用ソース」の効果の違いを比較する。
リコール効果レポートを毎週作成し、ロングテールの問題解決率に焦点を当てることを推奨する。
この答えは記事から得たものである。Langfuse：LLMアプリケーションのためのオープンソース観測・デバッグプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Langfuseを使用してRAGアプリケーションのリコールを最適化するには？
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