RagMetrics

Создание надежных и эффективных приложений, основанных на LLM, сопряжено с уникальными проблемами. Как объективно измерить производительность, сравнить различные модели или подсказки и обеспечить стабильно высокое качество результатов вашего приложения? Ручная оценка результатов LLM занимает много времени и не масштабируется по мере роста вашего приложения. Вам нужен систематический способ тестирования, итерации и доказательства ценности, которую предоставляет ваше LLM-приложение.

RagMetrics предлагает специализированную платформу, которая поможет вам оценивать, отслеживать и улучшать ваши LLM-приложения на основе данных. Она предоставляет инструменты для определения показателей успеха, автоматизации тестирования, сравнения подходов и получения уверенности в производительности вашего приложения до и после развертывания.

Ключевые особенности:

• 🤖 Продвинутый LLM Judge: Используйте наш LLM judge, демонстрирующий 95% соответствие оценкам людей, что позволяет автоматизировать оценку неструктурированных текстовых выводов в масштабе без постоянного ручного контроля.

• 📊 Пользовательские метрики производительности: Определяйте и измеряйте успех на основе метрик, специфичных для варианта использования вашего приложения, выходя за рамки общих таблиц лидеров, чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно для ваших пользователей и бизнес-целей.

• 🔬 A/B Testing Frameworks: Экспериментируйте с различными компонентами вашего LLM-конвейера, включая модели, подсказки, агенты и стратегии извлечения, используя структурированные A/B-тесты для выявления улучшений на основе данных, а не только интуиции.

• 🔍 Retrieval Optimization Tools: Для приложений, в которых поиск релевантного контекста имеет решающее значение, получите доступ к инструментам, предназначенным для оценки и улучшения ваших механизмов извлечения, решая ключевую задачу в RAG-системах.

• 🔄 Automated Evaluation Loop: Создавайте синтетические размеченные данные и используйте LLM judges для создания непрерывного автоматизированного процесса оценки, ускоряя циклы итераций и сокращая время выхода на рынок.

• 🤝 Broad Compatibility: Бесперебойно работает со всеми основными коммерческими и opensource LLM и интегрируется непосредственно с вашей существующей кодовой базой, сохраняя гибкость и контроль над вашей средой разработки.

• 📈 Detailed Analytics: Получите представление о производительности вашего LLM-приложения по нескольким параметрам, включая качество ответов, задержку и стоимость, что позволит вам принимать обоснованные решения.

Сценарии использования:

• Сравнение моделей для новой задачи: Вы разрабатываете нового чат-бота для поддержки клиентов и должны выбрать между GPT-4o, Llama 3 и точно настроенной opensource моделью. Используйте RagMetrics, чтобы определить критерии оценки (например, точность, полезность, краткость), проведите эксперименты с каждой моделью на репрезентативном наборе данных и проанализируйте подробные результаты, чтобы выбрать наиболее эффективную модель для ваших конкретных потребностей.

• Оптимизация RAG Pipeline: Ваша система вопросов и ответов по базе знаний иногда извлекает нерелевантную информацию. Настройте A/B-тест в RagMetrics, сравнивая вашу текущую стратегию извлечения (например, базовый поиск по эмбеддингам) с альтернативной (например, использование повторного ранжирования или HyDE). Оцените оба подхода, используя такие метрики, как релевантность контекста и точность ответа, чтобы определить, какой метод значительно повышает производительность.

• Мониторинг и улучшение производственного приложения: После развертывания вашего LLM-приложения интегрируйте RagMetrics, добавив простое ведение журнала в свой код. Создавайте очереди проверки для автоматической оценки входящих взаимодействий с пользователем на основе предопределенных критериев, используя LLM judges. Используйте данные мониторинга для выявления потенциальных проблем, таких как галлюцинации, и собирайте отзывы людей по конкретным трассировкам, чтобы постоянно улучшать ваши критерии оценки и само приложение.

Заключение:

RagMetrics предоставляет важную структуру для эффективной разработки, мониторинга и улучшения LLM-приложений. Автоматизируя оценку, обеспечивая эксперименты, основанные на данных, и предлагая глубокое понимание производительности, она помогает вам создавать более надежные приложения, ускорять циклы разработки и четко демонстрировать заинтересованным сторонам ценность, которую ваши LLM-решения приносят.

FAQ:

• Как подключить мое LLM-приложение к RagMetrics? Вы можете подключиться через веб-интерфейс для экспериментов без кода или использовать наш Python API (Pull или Push) для прямой интеграции с вашей существующей кодовой базой и программного запуска оценок.

• Какие данные необходимы для оценки? Вы можете загрузить свои собственные размеченные наборы данных (вопрос, ответ, контекст), сгенерировать наборы данных из справочных документов (например, веб-сайта или PDF) или вручную создать точки данных в пределах платформы.

• Могу ли я оценить компонент извлечения моей RAG-системы? Да, RagMetrics предоставляет конкретные критерии оценки и инструменты, предназначенные для оценки качества и релевантности извлеченных контекстов в ваших RAG pipelines.

• Как работает автоматизированная оценка? RagMetrics использует передовые LLM, настроенные как "judges", для автоматической оценки ответов на основе определенных вами критериев. Этот процесс включает в себя сравнение сгенерированных ответов с истинными ответами и оценку извлечения контекста.

• Совместим ли RagMetrics с различными поставщиками LLM? Да, RagMetrics разработан для работы с широким спектром коммерческих моделей (таких как OpenAI, Gemini) и opensource моделей, что позволяет оценивать и сравнивать модели разных поставщиков.