情報検索強化生成アプリケーションシステム (RAGAS) は、言語モデルと埋め込みシステムの効率と精度を向上させるために設計された最先端のフレームワークです。
AI技術が進化し続ける中、情報検索システムと生成モデルの統合は、さまざまなAIアプリケーションにおいて生成された応答の関連性と精度を向上させるために重要になっています。
RAGASのコア機能を理解する
RAGASは主に2つの主要なことに焦点を当てています。一つは 生成、これは言語モデルが応答を生成する時です。次に、 取得、これは関連情報がデータベースから検索され、言語モデルへのコンテキストとして提供される時です。簡単に言うと、ragアプリケーションの最初のステップはデータを取り込むことです。つまり、データ、たとえばPDFやテキストファイルが取り込まれます。そして、それはチャンクに分割されます。
それらのチャンクは埋め込みに変換され、データベースに保存されます。ユーザーが質問をすると、関連情報がデータベースから取得され、言語モデルへのコンテキストとして送信されます。最後に、言語モデルが応答を生成します。
取得は私たちが使用する埋め込みモデルにより関連しており、生成は使用される言語モデルにより関連しています。したがって、このようにしてRAGASを使用して言語モデルをテストすることができ、また埋め込みモデルや全体の取得システムをテストすることもできます。
RAGASの仕組み
RAGASに関しては、焦点を当てるべき4つの異なるものがあります。1つは質問、つまりユーザーが次に尋ねる質問です。2つ目はグラウンドトゥルース、つまり実際の答えです。したがって、これらの質問とグラウンドトゥルースは入力として提供されます。さらに2つ、答えとコンテキストはモデルによって生成されます。答えは言語モデルによって生成され、コンテキストは取得の際に生成され、埋め込みモデルとともに使用されます。
RAGASを始めるための初期ステップ
RAGASをインストールする
インポートを作成する
サンプルデータを提供する
から データセット インポート データセット
データサンプル = {
'質問': ['最初のスーパーボウルはいつでしたか？', '最も多くのスーパーボウルを制したのは誰ですか？'],
'回答': ['最初のスーパーボウルは1967年1月15日に開催されました', '最も多くのスーパーボウルを制したのはニューイングランド・ペイトリオッツです'],
'コンテキスト' : [['スーパーボウル....1966年からのシーズン,','NFLを置き換えて...2月に.'],
['グリーンベイ・パッカーズ...ウィスコンシン州グリーンベイ.','パッカーズは...フットボールカンファレンスで競い合っています']],
'グラウンド・トゥルース': ['最初のスーパーボウルは1967年1月15日に開催されました', 'ニューイングランド・ペイトリオッツはスーパーボウルを記録的に6回制覇しました']
}
データセット = データセット.from_dict(データサンプル)各データセットには「question」、「answer」、「contaxts」、および「ground_truth」が含まれます。
評価指標: 信頼性と回答の正確性
RAGASの効果を確認するために、2つの重要な指標が使用されます: 信頼性 と 回答の正確性信頼性は、提供されたコンテキストに対する応答の事実的一貫性を測定し、生成されたコンテンツが信頼できることを保証します。一方、回答の正確性は、実際の事実またはground truthに対する応答の正確さを評価します。
RAGASは、既存のシステムへのインストールと統合の容易さを考慮して設計されており、言語モデルや埋め込みモデルの広範なテストと改良をサポートしています。これにより、開発サイクルが迅速化され、より堅牢なAIアプリケーションが実現されます。
精度と信頼性が向上したAIの未来
RAGASを使用することで、開発者と企業はAIシステムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。RAGASは応答の精度を高めるだけでなく、それらが関連性があり文脈に適したものであることを保証し、よりインテリジェントで信頼性の高いAIソリューションへの道を開きます。
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