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- Der ultimative Leitfaden zur Bewertung von RAG . . .
Chunking-Strategien: Durch die Anpassung von Chunk-Größen und Überlappungen kann die Leistung von RAG-Systemen erheblich verbessert werden, indem mehr relevante Informationen für das LLM erfasst werden Zum Beispiel teilt die semantische Chunking von Langchain Dokumente basierend auf Semantik auf, wodurch jeder Chunk kontextuell kohärent ist
- Evaluierung von RAG-Systemen: Ein Leitfaden mit dem Ragas . . .
Diese Rahmenwerke bieten strukturierte Ansätze für die Entwicklung von Metriken, die speziell auf die Herausforderungen von RAG-Systemen zugeschnitten sind Regelmäßige Evaluierungen mit dem Ragas-Rahmenwerk geben Aufschluss darüber, wie gut das RAG-System in realen Szenarien funktioniert, und zeigen verbesserungswürdige Bereiche auf
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Metriken und Frameworks zur RAG-Evaluierung Quantitative und qualitative Bewertungsansätze Im Gegensatz zu traditionellen Machine-Learning-Aufgaben, die oft klare quantitative Metriken aufweisen, erfordert die Evaluierung von RAG-Systemen eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Ansätzen, da die generierten Antworten unstrukturierter Text sind
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Die Bewertung der Leistung und die Identifizierung potenzieller Fehlermodi von RAG-Systemen kann jedoch sehr schwierig sein Deshalb gibt es das RAG-Triade – ein Triade von Metriken, die die drei Hauptstufen der Ausführung eines RAG-Systems abdecken: Kontextrelevanz, Begründetheit und Antwortrelevanz In diesem Blogbeitrag werde ich die F
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Einige Algorithmen sind spezifisch für eine Domäne, z B Sprache-zu-Text- oder Sprache-zu-Sprachübersetzung-Algorithmen Jeder Algorithmus verfügt über eine eindeutige Strategie für die Berechnung seiner Metrik Data Scientists ermitteln, was Sie messen möchten und welche Metrik oder Kombination von Metriken Sie dafür verwenden können
- Evaluierung mit Ragas-Metriken für RAG - Study with GPT
Auswahl erforderlicher Metriken Ragas bietet eine Vielzahl von Metriken zur Bewertung von LLM-Anwendungen (Large Language Models) Für diese Anleitung werden einige gängige Metriken ausgewählt, um die Leistung von Single-Turn-RAG-Systemen zu bewerten Hier sind die Metriken, die verwendet werden:
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