Système d'Application de Génération Augmentée par Récupération (RAGAS) est un cadre de pointe conçu pour augmenter l'efficacité et la précision des modèles de langage et des systèmes d'embedding.
Alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer, l'intégration des systèmes de récupération avec les modèles génératifs est devenue cruciale pour améliorer la pertinence et la précision des réponses générées dans diverses applications d'IA.
Comprendre les Fonctions Principales de RAGAS
RAGAS se concentre principalement sur deux choses principales. L'une est génération, c'est à ce moment qu'un modèle de langage génère une réponse. Deuxièmement, récupération, c'est à ce moment que les informations pertinentes sont recherchées dans la base de données et fournies comme contexte au modèle de langage. En termes simples, la première étape de l'application RAG est d'ingérer les données. Ainsi, les données, par exemple, un PDF ou un fichier texte, sont ingérées. Ensuite, elles sont divisées en morceaux.
Ces morceaux sont convertis en embeddings et stockés dans la base de données. Lorsque l'utilisateur pose une question, les informations pertinentes sont récupérées dans la base de données et envoyées comme contexte au modèle de langage. Enfin, le modèle de langage générera la réponse.
La récupération est plus liée au modèle d'embeddings que nous utilisons et la génération est plus liée au modèle de langage utilisé. Ainsi, de cette manière, vous pouvez tester votre modèle de langage en utilisant RAGAS et également tester votre modèle d'embeddings ou votre système de récupération entier en l'utilisant.
Comment fonctionne RAGAS
En ce qui concerne RAGAS, il y a quatre éléments différents sur lesquels vous devez vous concentrer. L'un est la question, c'est-à-dire une question que l'utilisateur va poser ensuite. Le second est la vérité de référence, quelle est la vraie réponse. Ainsi, ces questions et cette vérité de référence seront fournies comme entrée. Et les deux autres : la réponse et le contexte seront générés par les modèles. La réponse sera générée par le modèle de langage, le contexte sera généré au moment de la récupération et également utilisé avec le modèle d'embeddings.
Étapes initiales pour commencer avec RAGAS
Installer RAGAS
Faire des imports
Fournir des données d'exemple
de ensembles de données importer Jeu de données
échantillons de données = {
'question': ['Quand a eu lieu le premier Super Bowl ?', 'Qui a remporté le plus de Super Bowls ?'],
'réponse': ['Le premier Super Bowl a eu lieu le 15 janvier 1967', 'Le plus de Super Bowls ont été remportés par les New England Patriots'],
'contextes' : [['Le Super Bowl....saison depuis 1966,','remplaçant la NFL...en février.'],
['Les Green Bay Packers...Green Bay, Wisconsin.','Les Packers concourent...Football Conference']],
'vérité_de_terrain': ['Le premier Super Bowl a eu lieu le 15 janvier 1967', 'Les New England Patriots ont remporté le Super Bowl un nombre record de six fois']
}
jeu de données = Jeu de données.depuis_dict(échantillons de données)Chaque ensemble de données contiendra ‘question’, ‘réponse’, ‘contextes’ et ‘ground_truth’.
Métriques d'évaluation : Fidélité et exactitude des réponses
Pour vérifier l'efficacité de RAGAS, deux métriques clés sont utilisées : fidélité et exactitude des réponses. La fidélité mesure la cohérence factuelle de la réponse par rapport au contexte fourni, garantissant que le contenu généré est fiable. L'exactitude des réponses, quant à elle, évalue la précision de la réponse par rapport aux faits réels ou à la vérité de référence.
RAGAS est conçu pour faciliter l'installation et l'intégration dans les systèmes existants, supportant des tests approfondis et le perfectionnement des modèles de langage et d'embedding. Cela conduit à des cycles de développement plus rapides et à des applications d'IA plus robustes.
L'avenir de l'IA avec une précision et une fiabilité accrues
En utilisant RAGAS, les développeurs et les entreprises peuvent améliorer considérablement la performance de leurs systèmes d'IA. RAGAS non seulement augmente l'exactitude des réponses mais garantit également qu'elles sont pertinentes et contextuellement appropriées, ouvrant la voie à des solutions d'IA plus intelligentes et fiables.
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