Retrieval Augmented Generation Application System (RAGAS) ist ein modernes Framework, das entwickelt wurde, um die Effizienz und Genauigkeit von Sprachmodellen und Embedding-Systemen zu erhöhen.
Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, wird die Integration von Retrieval-Systemen mit generativen Modellen entscheidend, um die Relevanz und Präzision der generierten Antworten in verschiedenen KI-Anwendungen zu verbessern.
Verstehen der Kernfunktionen von RAGAS
RAGAS konzentriert sich hauptsächlich auf zwei Dinge. Eines ist Generierung, das ist, wenn ein Language Model eine Antwort generiert. Zweitens, Abruf, das ist, wenn die relevanten Informationen aus der Datenbank abgerufen und als Kontext für das Language Model bereitgestellt werden. Einfach ausgedrückt, der erste Schritt in der RAG-Anwendung besteht darin, die Daten zu ingestieren. Die Daten, zum Beispiel eine PDF oder eine Textdatei, werden ingestiert. Dann werden sie in Chunks unterteilt.
Diese Chunks werden in Embeddings umgewandelt und in der Datenbank gespeichert. Wenn der Benutzer eine Frage stellt, werden relevante Informationen aus der Datenbank abgerufen und als Kontext an das Language Model gesendet. Schließlich wird das Language Model die Antwort generieren.
Der Abruf ist mehr mit dem Embedding Model verbunden, das wir verwenden, und die Generierung ist mehr mit dem verwendeten Language Model verbunden. Auf diese Weise können Sie Ihr Language Model mit RAGAS testen und auch Ihr Embedding Model oder Ihr gesamtes Abrufsystem damit testen.
Wie RAGAS funktioniert
In Bezug auf RAGAS gibt es vier verschiedene Dinge, auf die Sie sich konzentrieren müssen. Eines ist die Frage, das heißt, eine Frage, die der Benutzer als nächstes stellen wird. Das zweite ist die Ground Truth, was die echte Antwort ist. Diese Fragen und die Ground Truth werden als Eingabe bereitgestellt. Und die beiden anderen: Antwort und Kontext werden von den Modellen generiert. Die Antwort wird vom Language Model generiert, der Kontext wird während des Abrufs generiert und ebenfalls mit dem Embedding Model verwendet.
Erste Schritte zur Verwendung von RAGAS
RAGAS installieren
Imports durchführen
Beispieldaten bereitstellen
von Datensätze importieren Datensatz
Datenbeispiele = {
'Frage': ['Wann fand der erste Super Bowl statt?', 'Wer hat die meisten Super Bowls gewonnen?'],
'Antwort': ['Der erste Super Bowl fand am 15. Januar 1967 statt', 'Die meisten Super Bowls wurden von den New England Patriots gewonnen'],
'Kontexte' : [['Der Super Bowl....Saison seit 1966,','die NFL ersetzen...im Februar.'],
['Die Green Bay Packers...Green Bay, Wisconsin.','Die Packers konkurrieren...Football Conference']],
'ground_truth': ['Der erste Super Bowl fand am 15. Januar 1967 statt', 'Die New England Patriots haben den Super Bowl rekordverdächtige sechs Mal gewonnen']
}
dataset = Datensatz.from_dict(Datenbeispiele)Jeder Datensatz wird ‘Frage’, ‘Antwort’, ‘Kontexte’ und ‘ground_truth’ enthalten.
Evaluationsmetriken: Glaubwürdigkeit und Antwortkorrektheit
Um die Wirksamkeit von RAGAS zu überprüfen, werden zwei wichtige Metriken verwendet: Glaubwürdigkeit und Antwortkorrektheit. Glaubwürdigkeit misst die sachliche Konsistenz der Antwort im Verhältnis zum bereitgestellten Kontext und stellt sicher, dass der generierte Inhalt vertrauenswürdig ist. Die Antwortkorrektheit hingegen bewertet die Genauigkeit der Antwort im Vergleich zu den tatsächlichen Fakten oder der ground truth.
RAGAS ist für eine einfache Installation und Integration in bestehende Systeme konzipiert und unterstützt umfangreiche Tests und Verfeinerungen von Sprach- und Embedding-Modellen. Dies führt zu schnelleren Entwicklungszyklen und robusteren KI-Anwendungen.
Die Zukunft der KI mit erhöhter Genauigkeit und Zuverlässigkeit
Durch die Verwendung von RAGAS können Entwickler und Unternehmen die Leistung ihrer KI-Systeme erheblich verbessern. RAGAS erhöht nicht nur die Genauigkeit der Antworten, sondern sorgt auch dafür, dass sie relevant und kontextuell angemessen sind, was den Weg für intelligentere und zuverlässigeren KI-Lösungen ebnet.
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