Ragas
Suite metrik untuk RAG: kejujuran, presisi konteks, recall — angka-angka yang dibutuhkan sebelum tinjauan go-live.
Ragas mengubah 'terasa lebih baik' menjadi skor yang dapat diukur untuk kualitas pengambilan dan kejujuran jawaban. Generasi set pengujian sintetisnya adalah cara tercepat untuk mendapatkan suite regresi ketika tidak ada data yang diberi label.
Cocok untuk: Pengujian regresi RAG dan metrik go-live
Deployment: Bisa self-host
Yang bisa Anda lakukan sekarang
- Periksa lisensi
- Verifikasi pengolahan data
- Hitung biaya operasional
Apa itu
Ragas adalah suite metrik untuk mengukur kualitas pengambilan dan kejujuran jawaban.
Ini mengubah 'terasa lebih baik' menjadi skor yang dapat diukur untuk faithfulness, context precision, dan recall.
Generasi set pengujian sintetisnya adalah cara tercepat untuk mendapatkan suite regresi ketika tidak ada data yang diberi label.
Di mana ia berada dalam tumpukan deploy
Tool seperti Ragas biasanya digunakan untuk mengukur kualitas pengambilan dan kejujuran jawaban dalam sistem LLM.
Mereka berada di antara lapisan pengolahan data dan lapisan pengujian, membantu memastikan bahwa sistem LLM bekerja dengan benar sebelum digunakan dalam produksi.
Tool ini juga dapat membantu mengurangi waktu dan biaya pengujian dengan menyediakan suite regresi yang komprehensif.
Bagaimana mengevaluasinya
Untuk mengevaluasi Ragas, perlu mempertimbangkan beberapa aspek, seperti kemampuan mengukur kualitas pengambilan dan kejujuran jawaban, serta kemampuan menghasilkan suite regresi yang komprehensif.
- Ukurlah skor faithfulness, context precision, dan recall yang dihasilkan oleh Ragas.
- Periksalah kemampuan Ragas dalam menghasilkan suite regresi yang komprehensif.
- Ujilah kemampuan Ragas dalam mengukur kualitas pengambilan dan kejujuran jawaban dengan menggunakan data sintetis.
- Periksalah waktu dan biaya yang diperlukan untuk mengimplementasikan Ragas.
- Ukurlah p95 latency dari langkah pengambilan data Ragas.
- Periksalah kemampuan Ragas dalam mengintegrasikan dengan sistem LLM yang ada.
Apa yang perlu diverifikasi sebelum menggunakannya
Sebelum menggunakannya, perlu mempertimbangkan beberapa aspek, seperti lisensi, pengolahan data, biaya operasional, perilaku kegagalan, dan ketergantungan.
- Periksalah lisensi Ragas dan pastikan bahwa itu sesuai dengan kebutuhan Anda.
- Verifikasikan bagaimana Ragas mengolah data dan pastikan bahwa itu sesuai dengan kebijakan privasi Anda.
- Hitunglah biaya operasional Ragas dan pastikan bahwa itu sesuai dengan anggaran Anda.
- Ujilah perilaku kegagalan Ragas dan pastikan bahwa itu dapat pulih dari kegagalan dengan baik.
- Periksalah apakah Ragas dapat diintegrasikan dengan sistem lain yang Anda gunakan.
- Verifikasikan apakah Ragas memiliki ketergantungan pada library atau framework tertentu.