Продолжаем рассмотрение, того как правильно оценивать качество ИИ систем, в данной части поговорим про метрики характерные для RAG системы. Способах оценить полноту, точность и соответствия выдачи контексту в подобной системе. На примере библиотеки RAGAS, с разбором того, как эти метрики работают изнутри.

Продолжаем рассмотрение, того как правильно оценивать качество ИИ систем, в данной части поговорим о двух крайне полезных метриках: одна универсальный способ оценить, что LLM отвечает правильно, вторая для задачи суммаризации текста. На примере библиотеки RAGAS, с разбором того, как эти метрики работают изнутри.

Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 1]

LLM глючит в продакшене? 🤖 Хватит надеяться на «vibe-check»! Узнай, как внедрить инженерный подход к качеству ИИ-агентов. В статье, будет рассмотрена концепция Golden Set, его автоматической генерации для RAG системы, на примере библиотеки RAGAS