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実際のプロジェクトでRAGシステムを最適化するために、ラガスの評価結果はどのように活用できるのか？

2025-09-10

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ラガスの評価結果に基づいてRAGシステムを最適化する場合、以下のような目標戦略を採用することができる：

低誠実度スコア
- 検索エンジンのチェック：関連性のある包括的な情報が返されるようにする。
- ジェネレーター・プロンプトの調整：文脈に基づいた回答を重視する
- ファクトチェック体制の強化
回答の関連性スコアが低い
- クエリ理解モジュールの最適化
- ジェネレーターの問題集中能力の向上
- 回答後処理ステップの追加を検討する
コンテキストの関連性スコアが低い
- 検索クエリー拡張戦略の調整
- ベクトル化モデル選択の最適化
- リコール結果のスクリーニング機構の改善

ベストプラクティスには以下が含まれる：

ビルドアップ評価ベンチマーク主要指標の変化の追跡
採用反復最適化一度に1つのコンポーネントを調整する
進め対照実験最適化前後の指標性能の比較
を中心に指標のバランス単一指標の過剰最適化を避ける

これらの方法を通じて、開発者はRAGシステムの全体的なパフォーマンスを体系的に向上させることができる。

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

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