Data Science. SQL hub

🧠 Как оценивать качество RAG-систем: метрики и MLflow в действии

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — мощная архитектура, но её тонко настраивать сложно. Ответы могут казаться "разумными", даже если они на самом деле некорректны. Как понять, работает ли ваша система так, как надо?

В свежем гайде от CodeCut показано, как системно оценивать качество RAG-моделей, а не надеяться на «на глаз»:

🔹 Метрики качества:
- Context Precision / Recall — насколько релевантны и достаточны извлечённые документы
- Faithfulness — насколько ответ действительно основан на контексте, а не «галлюцинирует»
- Answer Relevance — насколько сам ответ полезен и по теме

🔹 Интеграция с MLflow:
Можно логировать не только метрики, но и:
- Извлечённые документы
- Ответы модели
- Ground truth (если есть)
- Скриншоты или HTML-рендеринг всей цепочки

🔹 Автоматическая разметка:
Используется GPT/Claude для автоматического суждения о faithfulness и relevance — удобно при отсутствии human-annotators.


📌 Вывод:
Если вы строите RAG-решения, важно думать не только о качестве retrieval и LLM по отдельности, но и о том, как оценивать весь pipeline.

Метрики + MLflow дают структуру, чтобы сравнивать улучшения и принимать обоснованные решения.


#RAG #MLflow #LLM #Evaluation #AIProduct

@sqlhub

❤6👍3🔥2

www.tgoop.com/sqlhub/1974

4.88K viewsedited  Jul 15 at 09:50

🧠 Как оценивать качество RAG-систем: метрики и MLflow в действии

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — мощная архитектура, но её тонко настраивать сложно. Ответы могут казаться "разумными", даже если они на самом деле некорректны. Как понять, работает ли ваша система так, как надо?

В свежем гайде от CodeCut показано, как системно оценивать качество RAG-моделей, а не надеяться на «на глаз»:

🔹 Метрики качества:
- Context Precision / Recall — насколько релевантны и достаточны извлечённые документы
- Faithfulness — насколько ответ действительно основан на контексте, а не «галлюцинирует»
- Answer Relevance — насколько сам ответ полезен и по теме

🔹 Интеграция с MLflow:
Можно логировать не только метрики, но и:
- Извлечённые документы
- Ответы модели
- Ground truth (если есть)
- Скриншоты или HTML-рендеринг всей цепочки

🔹 Автоматическая разметка:
Используется GPT/Claude для автоматического суждения о faithfulness и relevance — удобно при отсутствии human-annotators.


📌 Вывод:
Если вы строите RAG-решения, важно думать не только о качестве retrieval и LLM по отдельности, но и о том, как оценивать весь pipeline.

Метрики + MLflow дают структуру, чтобы сравнивать улучшения и принимать обоснованные решения.


#RAG #MLflow #LLM #Evaluation #AIProduct

@sqlhub

BY Data Science. SQL hub