Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Search Augmentation Generation (RAG) hướng đến mục tiêu cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp hơn bằng cách kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với dữ liệu độc quyền và thời gian thực. Tuy nhiên, RAG khó triển khai và có thể ảnh hưởng tiêu cực đến độ tin cậy của AI nếu không được thực hiện đúng cách. Đánh giá hệ thống RAG đòi hỏi phải thử nghiệm kỹ lưỡng để tránh "lỗi thầm lặng".

Các biện pháp thực hành tốt nhất được đề xuất để xác định và khắc phục các sự cố trong hệ thống RAG. Tạo một khuôn khổ thử nghiệm là bước đầu tiên, bao gồm chạy một tập hợp các truy vấn và đánh giá đầu ra. Điều quan trọng là phải xác định các số liệu thành công và tính toán chúng theo cách tự động. Việc lắp ráp một tập dữ liệu thử nghiệm chất lượng cao được khuyến nghị, cũng như việc tạo ra một tập dữ liệu tham chiếu "vàng" của các đầu ra mong muốn.

Hệ thống RAG có thể được đánh giá bằng công cụ nguồn mở Ragas hoặc Dịch vụ đánh giá AI Vertex AI Gen của Google. Các công cụ này đo lường những thứ như độ chính xác thực tế và mức độ liên quan của câu trả lời để giúp các nhà phát triển cải thiện độ chính xác và tính hữu ích của hệ thống của họ. Đánh giá của con người cũng quan trọng, đánh giá những thứ như giọng điệu và độ rõ ràng của câu trả lời mà các bài kiểm tra tự động không thể nắm bắt được.

Cuối cùng, chúng tôi tiến hành phân tích nguyên nhân gốc rễ và thử nghiệm lặp đi lặp lại hệ thống RAG để xác định các vấn đề và thực hiện cải tiến. Điều này bao gồm thử nghiệm từng thành phần của RAG riêng lẻ, chẳng hạn như cải thiện độ chính xác của tìm kiếm hoặc phân phối theo ngữ cảnh. Đánh giá của con người dựa trên dữ liệu thu được từ các thử nghiệm tự động và kết hợp phản hồi thực tế của người dùng để hiểu toàn diện hơn về hiệu suất của hệ thống.