В продолжение нашего исследования оценки качества ИИ, мы рассмотрим две важные метрики, которые могут значительно улучшить процесс оценки. Первая метрика предлагает универсальный подход для определения точности ответов, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Вторая метрика специально предназначена для оценки задач суммаризации текста. Мы проиллюстрируем эти концепции с помощью библиотеки RAGAS, предоставляя понимание внутренней работы этих метрик. Применяя эти методы измерения, разработчики могут перейти от надежды к более четкому пониманию производительности своих ИИ-агентов. Этот переход не только повышает надежность выходных данных ИИ, но и способствует более структурированному подходу к разработке ИИ.
Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 2]
В этой статье рассматриваются эффективные метрики для оценки ИИ-систем, акцентируя внимание на двух ключевых показателях для оценки ответов LLM и задач суммаризации текста.
5 min readТехнологии