Les entreprises sont aujourd’hui confrontées à un défi de taille avec l’IA générative : elles excellent dans les connaissances générales mais ont besoin d’aide pour interroger des données spécifiques.
Le cœur du problème réside dans le fait que des outils comme ChatGPT sont formés sur des informations largement disponibles, qui n’incluent pas les documents internes d’une entreprise ni les nuances spécifiques à un secteur.
Cet écart peut entraîner des résultats inexacts, appelés « hallucinations de l’IA », compromettant la fiabilité dont les entreprises ont besoin pour leurs opérations sensibles aux données.
Les pipelines Enter RAG combinent des modules de récupération et de génération de langage pour améliorer les tâches de traitement du langage naturel. Avec RAGAS, vous pouvez évaluer les performances des systèmes RAG sans vous fier aux annotations humaines, ce qui rend les cycles d’évaluation plus rapides et plus efficaces.
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RAGAs signifie Retrieval Augmented Generation Assessment. Il s’agit d’un cadre introduit pour l’évaluation sans référence des pipelines de génération augmentée de récupération (RAG).
Les RAGA offrent un moyen d’évaluer les performances des architectures RAG dans diverses dimensions, telles que l’efficacité du système de récupération pour identifier les passages de contexte pertinents, la capacité du modèle de langage à… Lire le blog complet gratuitement sur Medium.
Publié via Vers l’IA