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Évaluation des Systèmes de Génération Augmentée par Recherche (RAG) 📧

Bonjour,

Dans ce bulletin, nous allons explorer les cadres d’évaluation pour les systèmes de Génération Augmentée par Recherche (RAG), essentiels pour améliorer la qualité et la fiabilité de ces systèmes.

RAGAS : Un Cadre d’Évaluation Complet

RAGAS (Retrieval Augmented Generation Assessment System) est un cadre d’évaluation innovant qui offre des métriques complètes pour évaluer les systèmes RAG. Voici quelques-unes des métriques clés de RAGAS :

• Précision du Contexte: Mesure la pertinence des informations récupérées par rapport à la requête 📊
• Fidélité: Évalue l’alignement entre la réponse générée et le contexte fourni. Cela garantit que les réponses sont ancrées dans le contexte et non hallucinées 🔒
• Pertinence de la Réponse: Évalue si la réponse générée répond bien à la question initiale. Cela va au-delà de la simple exactitude factuelle pour voir si la réponse fournit les informations recherchées par l’utilisateur 🤔
• Rappel du Contexte: Compare les contextes récupérés avec les informations de vérité terrain, mesurant combien d’informations nécessaires ont été récupérées avec succès 📈

RAGChecker : Une Évaluation Fine et Globale

RAGChecker est un autre cadre d’évaluation avancé qui fournit une analyse fine et globale des systèmes RAG. Voici quelques-unes de ses caractéristiques clés :

• Métriques Globales: Précision, Rappel, et Score F1 pour évaluer la performance globale du système 📊
• Métriques du Retrieveur: Rappel des Réclamations et Précision du Contexte pour évaluer l’efficacité du retrieveur 🔍
• Métriques du Générateur: Précision et Rappel pour évaluer l’exactitude du générateur de réponses 📝

Avantages et Applications Pratiques

Ces cadres d’évaluation offrent plusieurs avantages pratiques :

• Assurance de la Qualité: Permet une surveillance continue de la performance des systèmes RAG, aidant les équipes à identifier les dégradations ou améliorations au fil du temps 🔄
• Guidance pour le Développement: Les métriques détaillées aident les développeurs à cibler les domaines nécessitant des améliorations. Par exemple, des scores de précision du contexte faibles pourraient indiquer la nécessité de raffiner la stratégie de récupération 🔧
• Analyse Comparative: Permet de comparer différentes implémentations ou configurations de systèmes RAG, facilitant les décisions basées sur les données 📊

Nous espérons que ces informations vous seront utiles pour améliorer vos systèmes de Génération Augmentée par Recherche. N’hésitez pas à nous contacter pour plus de détails ou pour discuter de vos projets.

Cordialement,

Votre Équipe

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