Как я оцениваю системы RAG — подробный обзор RAGAS

Большинство RAG-конвейеров выглядят хорошо, пока не попадают в производство. В этом видео я подробно расскажу, как я оцениваю RAG-системы с помощью RAGAS — 4 важных метрики и что на самом деле говорят ваши оценки. Если вы создаёте RAG-конвейеры и полагаетесь на «точность» в качестве проверки качества — это видео для вас. В этом подробном обзоре я разбираю, как я оцениваю производственные RAG-системы с помощью RAGAS (Retrieval Augmented Generation Assessment) — тот же подход, который я использую при создании корпоративных систем искусственного интеллекта. Вы узнаете: Что именно измеряет RAGAS и почему большинство инженеров пропускают этот шаг 4 основных метрики: точность контекста, полнота контекста, достоверность и релевантность ответа Как выглядят хорошие оценки и что нужно улучшить Как интерпретировать результаты и какую метрику исправить в первую очередь Распространенные ошибки RAG, которые снижают ваши оценочные баллы, и как их исправить Независимо от того, создаете ли вы систему вопросов и ответов по документам, корпоративный чат-бот или многоагентный конвейер RAG — вам необходимо знать, действительно ли ваша система работает, прежде чем она попадет в производство. Это не игрушечный пример. Так работает оценка в реальных корпоративных проектах. Для кого это предназначено: Для опытных инженеров, переходящих в сферу ИИ/машинного обучения, для бэкенд-разработчиков, создающих системы RAG, и для всех, кто хочет получить знания о GenAI производственного уровня — не просто учебные пособия.