RAGシステムを本番で使うなら、回答が本当に妥当かを測る仕組みが必要です。そこで有効なのがRAGASのような評価フレームワークです。
RAGASで見られること
主に次の点を評価できます。
- 回答の関連性
- 取得したコンテキストの質
- ソースへの根拠づけ
- システム全体の整合性
なぜ重要なのか
RAGは見た目上もっともらしい回答を返せてしまうため、評価がないまま運用すると脆さに気づきにくいです。
結論
RAGASは、RAGシステムを感覚ではなく指標で改善するための土台になります。
情報検索とAI回答の信頼性について詳しくは、エンタープライズAI評価: ワークフローテストチェックリストをご覧ください。NextBrainで利用できる選択肢については、NextBrainのナレッジリポジトリをご確認ください。