RagMetrics

La création d'applications fiables et performantes basées sur des LLM présente des défis uniques. Comment mesurer objectivement la performance, comparer différents modèles ou invites, et garantir que votre application offre des résultats constants et de haute qualité ? L'évaluation manuelle des sorties des LLM est chronophage et ne s'adapte pas à la croissance de votre application. Vous avez besoin d'une méthode systématique pour tester, itérer et prouver la valeur que votre application LLM offre.

RagMetrics propose une plateforme dédiée pour vous aider à évaluer, surveiller et améliorer vos applications LLM grâce à des informations basées sur les données. Elle fournit les outils nécessaires pour définir des indicateurs de succès, automatiser les tests, comparer les approches et avoir confiance dans la performance de votre application avant et après son déploiement.

Fonctionnalités clés :

• 🤖 Juge LLM avancé : Tirez parti de notre juge LLM, qui affiche un taux de concordance de 95 % avec les évaluations humaines, ce qui vous permet d'automatiser l'évaluation des sorties de texte non structurées à grande échelle sans supervision manuelle constante.

• 📊 Indicateurs de performance personnalisés : Définissez et mesurez le succès en fonction d'indicateurs spécifiques au cas d'utilisation de votre application, en allant au-delà des classements génériques pour vous concentrer sur ce qui compte vraiment pour vos utilisateurs et vos objectifs commerciaux.

• 🔬 Cadres de test A/B : Expérimentez avec différents composants de votre pipeline LLM – y compris les modèles, les invites, les agents et les stratégies de récupération – en utilisant des tests A/B structurés pour identifier les améliorations basées sur les données, et pas seulement sur l'intuition.

• 🔍 Outils d'optimisation de la récupération : Pour les applications où la recherche d'un contexte pertinent est essentielle, accédez à des outils conçus pour vous aider à évaluer et à améliorer vos mécanismes de récupération, en relevant un défi clé des systèmes RAG.

• 🔄 Boucle d'évaluation automatisée : Générez des données étiquetées synthétiques et utilisez des juges LLM pour créer un processus d'évaluation continu et automatisé, accélérant ainsi vos cycles d'itération et réduisant les délais de mise en production.

• 🤝 Large compatibilité : Fonctionne de manière transparente avec tous les principaux LLM commerciaux et open source et s'intègre directement à votre base de code existante, préservant ainsi la flexibilité et le contrôle de votre environnement de développement.

• 📈 Analyses détaillées : Obtenez des informations sur la performance de votre application LLM dans de multiples dimensions, notamment la qualité des réponses, la latence et le coût, ce qui vous permet de faire des compromis éclairés.

Cas d'utilisation :

• Comparaison de modèles pour une nouvelle tâche : Vous développez un nouveau chatbot de support client et devez choisir entre GPT-4o, Llama 3 et un modèle open source affiné. Utilisez RagMetrics pour définir des critères d'évaluation (par exemple, l'exactitude, l'utilité, la concision), exécutez des expériences avec chaque modèle sur un ensemble de données représentatif et analysez les résultats détaillés pour sélectionner le modèle le plus performant pour vos besoins spécifiques.

• Optimisation d'un pipeline RAG : Votre système de questions-réponses de base de connaissances récupère parfois des informations non pertinentes. Configurez un test A/B dans RagMetrics comparant votre stratégie de récupération actuelle (par exemple, une recherche d'intégration de base) à une alternative (par exemple, en utilisant le reranking ou HyDE). Évaluez les deux approches à l'aide de mesures telles que la pertinence du contexte et l'exactitude des réponses afin de déterminer quelle méthode améliore considérablement la performance.

• Surveillance et amélioration d'une application en production : Après avoir déployé votre application LLM, intégrez RagMetrics en ajoutant une simple journalisation à votre code. Créez des files d'attente d'examen pour évaluer automatiquement les interactions entrantes des utilisateurs en fonction de critères prédéfinis à l'aide de juges LLM. Utilisez les données de surveillance pour identifier les problèmes potentiels tels que les hallucinations et recueillez les commentaires des utilisateurs sur des traces spécifiques afin d'améliorer continuellement vos critères d'évaluation et l'application elle-même.

Conclusion :

RagMetrics fournit le cadre essentiel pour développer, surveiller et améliorer efficacement les applications LLM. En automatisant l'évaluation, en permettant l'expérimentation basée sur les données et en offrant des informations approfondies sur la performance, il vous aide à créer des applications plus fiables, à accélérer vos cycles de développement et à démontrer clairement la valeur que vos solutions LLM offrent aux parties prenantes.

FAQ :

• Comment connecter mon application LLM à RagMetrics ? Vous pouvez vous connecter via une interface web pour des expériences sans code ou utiliser notre API Python (Pull ou Push) pour vous intégrer directement à votre base de code existante et déclencher des évaluations de manière programmatique.

• Quel type de données est nécessaire pour l'évaluation ? Vous pouvez télécharger vos propres ensembles de données étiquetés (Question, Réponse, Contexte), générer des ensembles de données à partir de documents de référence (comme un site web ou un PDF), ou créer manuellement des points de données au sein de la plateforme.

• Puis-je évaluer le composant de récupération de mon système RAG ? Oui, RagMetrics fournit des critères d'évaluation et des outils spécifiques conçus pour évaluer la qualité et la pertinence des contextes récupérés dans vos pipelines RAG.

• Comment fonctionne l'évaluation automatisée ? RagMetrics utilise des LLM avancés, configurés comme des "juges", pour évaluer automatiquement les réponses en fonction des critères que vous définissez. Ce processus comprend la comparaison des réponses générées à la vérité de base et l'évaluation de la récupération du contexte.

• RagMetrics est-il compatible avec différents fournisseurs de LLM ? Oui, RagMetrics est conçu pour fonctionner avec un large éventail de modèles commerciaux (comme OpenAI, Gemini) et de modèles open source, ce qui vous permet d'évaluer et de comparer différents fournisseurs.