راهنمای عملی ارزیابی سیستم‌های تولید افزوده با بازیابی (RAG): معیارهایی که اهمیت دارند

تولید افزوده با بازیابی (RAG) روشی نوین است که مدل‌های زبانی پاسخ‌های خود را بر اساس داده‌های خارجی ارائه می‌دهند. سیستم‌های RAG با ترکیب یک بازیابی‌کننده (retriever) که اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش استخراج می‌کند و یک تولیدکننده (generator) که با استفاده از آن اطلاعات پاسخ‌ها را ایجاد می‌کند، خروجی‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتری را ارائه می‌دهند.

اما چگونه یک سیستم RAG را ارزیابی می‌کنید؟ چگونه می‌فهمید که آیا زمینه مناسب را بازیابی می‌کند یا پاسخ‌های قابل اعتمادی تولید می‌کند؟

این راهنما همه چیز را با معیارهای عملی، مثال‌های حل شده و بینش‌های قابل اجرا تشریح می‌کند.

دو مؤلفه اصلی:

• بازیابی‌کننده (Retriever): تکه‌های اطلاعات مرتبط (زمینه) را از یک پایگاه داده برداری (vector database) بیرون می‌کشد.
• تولیدکننده (Generator): از زمینه برای تولید یک پاسخ منسجم و واقعی استفاده می‌کند.

هر مرحله برای ارزیابی مناسب به مجموعه ای از معیارهای خاص خود نیاز دارد. بیایید آنها را بررسی کنیم.