RAGシステムの対応品質と精度を向上させるには？

2025-09-10

1.7 K

RAGシステムのパフォーマンスを最適化するための実践的ガイド

検索拡張世代（RAG）システムの有効性を向上させるには、キュー・エンジニアリングとテスト・評価の両側面が必要です。プロンプトフーはこの目的のために専門的なツール・チェーンを提供します：

テストベンチマークの構築: promptfooconfig.yamlに、典型的なユーザークエリ、境界ケース、敵対的質問の3種類の主要テストケースを設定し、80%の実際の使用シナリオをカバーする。
マルチモデルの比較複数のLLMプロバイダー（例：OpenAI+Anthropic）に同時に接続できます。 promptfoo evaluate 同一ユースケースにおける異なるモデルの並列テスト
定量的評価指標関連性スコアリング、事実の正確さ、流暢さ、その他の評価項目が組み込まれており、評価基準のカスタマイズも可能です。

プロンプトテンプレートを変更した直後やパラメータを取得した直後に変更の効果を確認できるため、デバッグサイクルが大幅に短縮されます。ビジネスクリティカルなシステムの場合、カバレッジを確保するために、200 以上のテストケースを含む評価セットを設定することを推奨します。