Sistema de Aplicación de Generación Aumentada por Recuperación (RAGAS) es un marco de vanguardia diseñado para aumentar la eficiencia y precisión de los modelos de lenguaje y los sistemas de incrustación.
A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, la integración de sistemas de recuperación con modelos generativos se ha vuelto crucial para mejorar la relevancia y precisión de las respuestas generadas en diversas aplicaciones de IA.
Comprender las Funciones Básicas de RAGAS
RAGAS se centra principalmente en dos cosas principales. Una es generación, eso es cuando un modelo de lenguaje genera una respuesta. Segundo, recuperación, en ese momento se busca la información relevante en la base de datos y se proporciona como contexto al modelo de lenguaje. En términos simples, el primer paso en la aplicación rag es ingerir los datos. Así que, los datos, por ejemplo, un PDF o un archivo de texto, se ingieren. Luego se dividen en fragmentos.
Esos fragmentos se convierten en incrustaciones y se almacenan en la base de datos. Cuando el usuario hace una pregunta, se recupera información relevante de la base de datos y se envía como contexto al modelo de lenguaje. Finalmente, el modelo de lenguaje generará la respuesta.
La recuperación está más relacionada con el modelo de incrustación que utilizamos y la generación está más relacionada con el modelo de lenguaje utilizado. Así, de esta manera, puedes probar tu modelo de lenguaje usando RAGAS y también puedes probar tu modelo de incrustaciones o tu sistema de recuperación completo utilizándolo.
Cómo funciona RAGAS
En cuanto a RAGAS, hay cuatro cosas diferentes en las que necesitas enfocarte. Una es la pregunta, es decir, una pregunta que el usuario va a hacer a continuación. La segunda es la verdad fundamental, cuál es la respuesta real. Así que estas preguntas y la verdad fundamental se proporcionarán como entrada. Y las otras dos: la respuesta y el contexto serán generadas por los modelos. La respuesta será generada por el modelo de lenguaje, el contexto será generado durante el tiempo de recuperación y también se utilizará con el modelo de embeddings.
Pasos iniciales para comenzar con RAGAS
Instalar RAGAS
Hacer importaciones
Proporcionar datos de muestra
de conjuntos de datos importar Conjunto de datos
muestras_de_datos = {
'pregunta': ['¿Cuándo fue el primer Super Bowl?', '¿Quién ganó más Super Bowls?'],
'respuesta': ['El primer Super Bowl se celebró el 15 de enero de 1967.', 'La mayoría de los Super Bowls han sido ganados por los New England Patriots.'],
'contextos' : [['El Super Bowl....temporada desde 1966,','reemplazando a la NFL...en febrero.'],
['Los Green Bay Packers...Green Bay, Wisconsin.','Los Packers compiten...Conferencia de Fútbol']],
'verdad_terrenal': ['El primer Super Bowl se celebró el 15 de enero de 1967.', 'Los New England Patriots han ganado el Super Bowl un récord de seis veces']
}
conjunto de datos = Conjunto de datos.from_dict(muestras_de_datos)Cada conjunto de datos contendrá 'pregunta', 'respuesta', 'contextos' y 'verdad_terrenal'.
Métricas de Evaluación: Fidelidad y Corrección de Respuestas
Para verificar la efectividad de RAGAS, se utilizan dos métricas clave: fidelidad y correctitud de la respuestaLa fidelidad mide la consistencia fáctica de la respuesta con respecto al contexto proporcionado, asegurando que el contenido generado sea confiable. La corrección de la respuesta, por otro lado, evalúa la precisión de la respuesta en comparación con los hechos reales o la verdad objetiva.
RAGAS está diseñado para facilitar la instalación e integración en sistemas existentes, apoyando pruebas extensas y la mejora de modelos de lenguaje y de incrustación. Esto conduce a ciclos de desarrollo más rápidos y aplicaciones de IA más robustas.
El Futuro de la IA con Mayor Precisión y Fiabilidad
Al utilizar RAGAS, los desarrolladores y las empresas pueden mejorar significativamente el rendimiento de sus sistemas de IA. RAGAS no solo aumenta la precisión de las respuestas, sino que también garantiza que sean relevantes y contextualmente apropiadas, allanando el camino para soluciones de IA más inteligentes y confiables.
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