RAG回答の妥当性を向上させるための3次最適化手法
ラガスの回答の妥当性評価（ARA）指標は、最適化のための定量的なツールを提供する：
- 評価の原則：コサイン類似度は、問題を逆に生成し、text-embedding-ada-002を使って元の問題と意味的類似度を比較することで計算される。
- 操作手順：
- テストデータセット（質問と回答のペア）を準備する
- ragas.metricsのanswer_relevancyモジュールの呼び出し
- 分析 0.8以上は優秀、0.6～0.8は最適化が必要、0.6以下はリファクタリングが必要
- 最適化戦略：
- 強化された問題の言い換え（パラフレーズ）トレーニングデータ
- 生成モデルの温度パラメータを調整する
- 関連性強化プロンプト・テンプレートの追加
この記事の場合、食事分析のanswer_relevancyスコアは0.835であり、これは良いレベルであり、専門用語の類義語マッピングを追加することでさらに改善することができる。
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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