RagMetrics

La creación de aplicaciones impulsadas por LLM que sean confiables y eficaces presenta desafíos únicos. ¿Cómo se mide objetivamente el rendimiento, se comparan diferentes modelos o prompts y se garantiza que su aplicación ofrezca resultados consistentes y de alta calidad? Evaluar manualmente las salidas de LLM requiere mucho tiempo y no es escalable a medida que su aplicación crece. Necesita una forma sistemática de probar, iterar y demostrar el valor que proporciona su aplicación LLM.

RagMetrics ofrece una plataforma dedicada para ayudarlo a evaluar, monitorear y mejorar sus aplicaciones LLM con información basada en datos. Proporciona las herramientas para definir métricas de éxito, automatizar las pruebas, comparar enfoques y ganar confianza en el rendimiento de su aplicación antes y después de la implementación.

Características principales:

• 🤖 Evaluador LLM Avanzado: Aproveche nuestro evaluador LLM, que demuestra un acuerdo del 95% con las evaluaciones humanas, lo que le permite automatizar la evaluación de las salidas de texto no estructurado a escala sin una supervisión manual constante.

• 📊 Métricas de Rendimiento Personalizadas: Defina y mida el éxito en función de las métricas específicas del caso de uso de su aplicación, superando las tablas de clasificación genéricas para centrarse en lo que realmente importa para sus usuarios y objetivos comerciales.

• 🔬 Marcos de Pruebas A/B: Experimente con diferentes componentes de su canalización LLM, incluidos modelos, prompts, agentes y estrategias de recuperación, utilizando pruebas A/B estructuradas para identificar mejoras basadas en datos, no solo en la intuición.

• 🔍 Herramientas de Optimización de la Recuperación: Para las aplicaciones en las que el abastecimiento de contexto relevante es fundamental, acceda a herramientas diseñadas para ayudarlo a evaluar y mejorar sus mecanismos de recuperación, abordando un desafío clave en los sistemas RAG.

• 🔄 Bucle de Evaluación Automatizado: Genere datos etiquetados sintéticos y utilice evaluadores LLM para crear un proceso de evaluación continuo y automatizado, acelerando sus ciclos de iteración y acelerando el tiempo de producción.

• 🤝 Amplia Compatibilidad: Funciona a la perfección con los principales LLM comerciales y de código abierto y se integra directamente con su base de código existente, preservando la flexibilidad y el control sobre su entorno de desarrollo.

• 📈 Análisis Detallados: Obtenga información sobre el rendimiento de su aplicación LLM en múltiples dimensiones, incluida la calidad de las respuestas, la latencia y el costo, lo que le permite realizar compensaciones informadas.

Casos de uso:

• Comparación de Modelos para una Nueva Tarea: Está desarrollando un nuevo chatbot de atención al cliente y necesita decidir entre GPT-4o, Llama 3 y un modelo de código abierto ajustado. Utilice RagMetrics para definir los criterios de evaluación (por ejemplo, precisión, utilidad, concisión), ejecute experimentos con cada modelo en un conjunto de datos representativo y analice los resultados detallados para seleccionar el modelo con mejor rendimiento para sus necesidades específicas.

• Optimización de una Canalización RAG: Su sistema de preguntas y respuestas de la base de conocimiento a veces recupera información irrelevante. Configure una prueba A/B en RagMetrics comparando su estrategia de recuperación actual (por ejemplo, búsqueda básica de incrustaciones) con una alternativa (por ejemplo, el uso de la reclasificación o HyDE). Evalúe ambos enfoques utilizando métricas como la relevancia del contexto y la precisión de las respuestas para identificar qué método mejora significativamente el rendimiento.

• Monitoreo y Mejora de una Aplicación de Producción: Después de implementar su aplicación LLM, integre RagMetrics agregando un simple registro a su código. Cree colas de revisión para evaluar automáticamente las interacciones entrantes de los usuarios en función de criterios predefinidos utilizando evaluadores LLM. Utilice los datos de monitoreo para identificar posibles problemas, como alucinaciones, y recopile comentarios humanos sobre seguimientos específicos para mejorar continuamente sus criterios de evaluación y la propia aplicación.

Conclusión:

RagMetrics proporciona el marco esencial para desarrollar, monitorear y mejorar las aplicaciones LLM de manera efectiva. Al automatizar la evaluación, permitir la experimentación basada en datos y ofrecer información detallada sobre el rendimiento, lo ayuda a crear aplicaciones más confiables, acelerar sus ciclos de desarrollo y demostrar claramente el valor que sus soluciones LLM ofrecen a las partes interesadas.

Preguntas frecuentes:

• ¿Cómo conecto mi aplicación LLM a RagMetrics? Puede conectarse a través de una interfaz web para experimentos sin código o utilizar nuestra API de Python (Pull o Push) para integrarse directamente con su base de código existente y activar evaluaciones mediante programación.

• ¿Qué tipo de datos se necesitan para la evaluación? Puede cargar sus propios conjuntos de datos etiquetados (Pregunta, Respuesta, Contexto), generar conjuntos de datos a partir de documentos de referencia (como un sitio web o un PDF) o crear manualmente puntos de datos dentro de la plataforma.

• ¿Puedo evaluar el componente de recuperación de mi sistema RAG? Sí, RagMetrics proporciona criterios de evaluación y herramientas específicos diseñados para evaluar la calidad y la relevancia de los contextos recuperados en sus canalizaciones RAG.

• ¿Cómo funciona la evaluación automatizada? RagMetrics utiliza LLM avanzados, configurados como "evaluadores", para evaluar automáticamente las respuestas en función de los criterios que defina. Este proceso incluye comparar las respuestas generadas con la verdad fundamental y evaluar la recuperación del contexto.

• ¿RagMetrics es compatible con diferentes proveedores de LLM? Sí, RagMetrics está diseñado para funcionar con una amplia gama de modelos comerciales (como OpenAI, Gemini) y modelos de código abierto, lo que le permite evaluar y comparar entre diferentes proveedores.