インスピレーションと洞察から生成されました 2 ソースから

はじめに

• RAGのテストケースの網羅性は、システムの信頼性と精度を確保するために重要です。

• テストケースの網羅性を評価するために、artificial questionを作成し、その妥当性を確認することが推奨されています。

• RAGASの指標を用いて、テストケースのカバレッジを評価することが一般的です。

• テストケースの網羅性を高めるためには、ground contextとground truthを正確に設定することが重要です。

• テストケースの網羅性が不十分な場合、回答の正確性や関連性が低下する可能性があります。

RAGの評価指標 [1]

• Faithfulness: individual statementがcontextに含まれている割合を評価します。

• Answer Relevance: artificial questionとquestionの関連度を測定します。

• Context Recall: ground contextがcontextに含まれているかを確認します。

• Answer Semantic Similarity: ground truthとanswerの関連度を評価します。

• Answer Correctness: individual statementの正確性をF1スコアで評価します。

テストケースの作成方法 [1]

• テストケースは、real questionからartificial questionを生成することで作成します。

• artificial questionの妥当性を評価するために、関連するreal questionを網羅しているか確認します。

• テストケースの作成には、ground contextとground truthの設定が重要です。

• テストケースは、RAGの処理フローに基づいて設計されます。

• テストケースの網羅性を高めるために、様々なシナリオを考慮することが推奨されます。

RAGASの役割 [1]

• RAGASは、RAGの評価フレームワークとして利用されます。

• RAGASの指標は、RAGの回答品質を評価するために使用されます。

• RAGASは、artificial questionの生成と評価に役立ちます。

• RAGASの指標には、FaithfulnessやAnswer Relevanceなどがあります。

• RAGASは、RAGの改善箇所を特定するためのツールとしても機能します。

人工質問の利用

• 人工質問は、LLMで生成される質問です。

• artificial questionは、contextとanswerから生成されます。

• 人工質問は、テストケースの網羅性を評価するために使用されます。

• 人工質問の妥当性は、関連するreal questionを網羅しているかで評価されます。

• 人工質問は、RAGの回答品質を向上させるためのツールとして利用されます。

回答の正確性向上

• 回答の正確性を向上させるために、Faithfulnessの指標を使用します。

• Answer Correctnessを評価し、回答の品質を確認します。

• 回答の正確性を高めるために、ground contextとground truthを適切に設定します。

• 回答の正確性は、テストケースの網羅性に依存します。

• 回答の正確性を向上させるために、LLMの選択とプロンプティングを最適化します。

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