RAGパフォーマンスの測定方法：ドライバーのメトリックとツール

これを想像してみてください：それは1960年代であり、3Mの科学者であるスペンサーシルバーは、予想どおりに付着しない弱い接着剤を発明します。失敗のようです。しかし、数年後、彼の同僚のアートフライは、そのために斬新な用途を見つけています。これは、文房具に革命を起こした10億ドルの製品であるポストイットノートを作成しています。このストーリーは、AIの大規模な言語モデル（LLMS）の旅を反映しています。これらのモデルは、テキスト生成能力では印象的ですが、幻覚や限られたコンテキストウィンドウなど、大きな制限があります。一見すると、彼らは欠陥があるように見えるかもしれません。しかし、増強を通じて、それらははるかに強力なツールに進化します。そのようなアプローチの1つは、検索拡張生成（RAG）です。この記事では、RAGシステムのパフォーマンスを測定するのに役立つさまざまな評価メトリックを検討します。 目次

ラグの紹介

• ラグ評価：「見栄えが良い」
• 検索パフォーマンスを評価するためのドライバーメトリック
• ドライバーメトリックス
• 結論
ragsの紹介
テキスト生成中に外部情報を導入することにより、ragはLLMSを強化します。これには、検索、増強、および生成の3つの重要なステップが含まれます。まず、検索は、多くの場合、埋め込み（単語またはドキュメントのベクトル表現）および類似性検索を使用して、データベースから関連情報を抽出します。増強では、この取得されたデータがLLMに供給され、より深いコンテキストを提供します。最後に、生成には濃縮された入力を使用して、より正確でコンテキスト認識した出力を生成することが含まれます。

このプロセスは、LLMSが幻覚などの制限を克服するのに役立ち、事実だけでなく実行可能な結果を​​生み出します。しかし、RAGシステムがどれだけうまく機能するかを知るには、構造化された評価フレームワークが必要です。

ラグ評価：「私には見栄えが良い」を超えて移動

ソフトウェア開発では、「見栄えの良い」（LGTM）は、私たち全員が使用している罪を犯している、非公式ではあるが、一般的に使用されていますが、一般的に使用されています。ただし、ぼろきれまたはAIシステムのパフォーマンスを理解するには、より厳密なアプローチが必要です。評価は、目標メトリック、ドライバーメトリック、および運用メトリックの3つのレベルを中心に構築する必要があります。

• 目標メトリックは、投資収益率（ROI）やユーザーの満足度など、プロジェクトの目標に結び付けられた高レベルの指標です。たとえば、改善されたユーザー保持は、検索エンジンの目標メトリックになる可能性があります。
• ドライバーメトリックは、検索の関連性や生成の精度など、目標メトリックに直接影響する具体的で頻繁な測定値です。 運用メトリック
レイテンシやアップタイムなど、システムが効率的に機能していることを確認してください。
• RAG（検索された生成）のようなシステムでは、ドライバーのメトリックが検索と生成のパフォーマンスを評価するため重要です。これらの2つの要因は、ユーザーの満足度やシステムの有効性など、全体的な目標に大きく影響します。したがって、この記事では、ドライバーのメトリックにもっと焦点を当てます。 検索パフォーマンスを評価するためのドライバーメトリック

検索は、関連するコンテキストをLLMSに提供する上で重要な役割を果たします。 RAGシステムの検索パフォーマンスを評価するために、Precision、Recall、MRR、NDCGなどのいくつかのドライバーメトリックが使用されます。

精度測定上の結果に関連するドキュメントの数が表示されます。

Recall

• 平均相互ランク（MRR）結果リストの最初の関連ドキュメントのランクを測定し、より高いMRRがランキングシステムの優れたシステムを示しています。
正規化された割引累積ゲイン（NDCG）
• は、すべての取得された文書の関連性と位置の両方を考慮し、より高いランク付けされたものにより多くの重みを与えます。 一緒に、MRRは最初の関連する結果の重要性に焦点を当てていますが、NDCGは全体的なランキング品質のより包括的な評価を提供します。
これらのドライバーメトリックは、システムが関連情報をどの程度取得するかを評価するのに役立ちます。これは、ユーザーの満足度や全体的なシステムの有効性などの目標メトリックに直接影響を与えます。 BM25と埋め込みを組み合わせるなどのハイブリッド検索方法は、これらのメトリックの検索精度を改善することがよくあります。 生成パフォーマンスを評価するためのドライバーメトリック
• 関連するコンテキストを取得した後、次の課題はLLMが意味のある応答を生成することを保証することです。主要な評価要因には、正確性（事実上の正確さ）、忠実さ（取得されたコンテキストへの順守）、関連性（ユーザーのクエリとの整合）、およびコヒーレンス（論理的な一貫性とスタイル）が含まれます。これらを測定するために、さまざまなメトリックが使用されます
  • トークンの重複メトリックprecision、recall、およびf1生成されたテキストを参照テキストと比較してください。
  • rouge>最も一般的なサブシーケンスを測定します。取得したコンテキストのどれだけが最終出力で保持されるかを評価します。より高いルージュスコアは、生成されたテキストがより完全で関連性があることを示しています。
  bleu
  • RAGシステムが十分に詳細かつコンテキストが豊富な回答を生成しているかどうかを評価します。検索された情報の完全な意図を伝えない不完全または過度に簡潔な応答を罰します。 セマンティックの類似性
  は、埋め込みを使用して、生成されたテキストが参照とどのように概念的に揃っているかを評価します。
  • 自然言語の推論（nli）生成されたコンテンツと取得コンテンツの間の論理的一貫性を評価します。
  • BleuやRougeのような伝統的な指標は有用ですが、より深い意味を逃すことがよくあります。セマンティックの類似性とNLIは、生成されたテキストが意図とコンテキストの両方にどれだけうまく整合するかについて、より豊かな洞察を提供します。 詳細については、言語モデルの評価のために簡素化された定量的指標
  RAGシステムの実世界のアプリケーション
  RAGシステムの背後にある原則は、すでに産業を変革しています。最も人気のあるインパクトのある現実のアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

  1。検索エンジン

  検索エンジンでは、最適化された検索パイプラインが関連性とユーザーの満足度を高めます。たとえば、RAGは、応答を生成する前に、広大なコーパスから最も関連性の高い情報を取得することにより、検索エンジンがより正確な回答を提供するのに役立ちます。これにより、ユーザーは一般的な情報や時代遅れの情報ではなく、ファクトベースのコンテキスト的に正確な検索結果を取得できます。

  2。カスタマーサポート

  カスタマーサポートでは、Rag-Powered Chatbotsはコンテキストで正確な応答を提供します。事前にプログラムされた応答のみに依存する代わりに、これらのチャットボットは、FAQ、ドキュメント、および過去の相互作用から関連する知識を動的に取得して、正確でパーソナライズされた回答を提供します。たとえば、eコマースチャットボットは、RAGを使用して注文の詳細を取得したり、手順のトラブルシューティングを提案したり、ユーザーのクエリ履歴に基づいて関連製品を推奨したりできます。

  3。推奨システム

  コンテンツの推奨システムでは、RAGは、生成された提案がユーザーの好みとニーズに合わせて保証します。たとえば、ストリーミングプラットフォームを使用して、ユーザーが好きなものだけでなく感情的なエンゲージメントにも基づいてコンテンツを推奨し、保持とユーザーの満足度を高めます。 4。ヘルスケア

  ヘルスケアアプリケーションでは、RAGは、関連する医学文献、患者の歴史、診断提案をリアルタイムで取得することにより、医師を支援します。たとえば、AIを搭載した臨床助手は、RAGを使用して最新の調査研究を引き出し、同様の文書化された症例を持つ患者の症状を相互参照して、医師が情報に基づいた治療の決定をより速くするのを助けます。

  5。法的調査

  法的研究ツールでは、RAGは関連する判例法と法的先例を取得し、ドキュメントレビューをより効率的にします。たとえば、法律事務所は、ぼろぼろのシステムを使用して、進行中のケースに関連する最も関連性の高い過去の判決、法令、および解釈を即座に取得し、手動研究に費やした時間を短縮できます。
  6。教育

  eラーニングプラットフォームでは、RAGはパーソナライズされた学習資料を提供し、キュレーションされた知識ベースに基づいて学生の質問に動的に回答します。たとえば、AIチューターは、教科書、過去の試験論文、およびオンラインリソースから説明を取得して、学生の質問に対する正確でカスタマイズされた回答を生成し、学習をよりインタラクティブで適応的にします。

  結論
  ポストイットノートが故障した接着剤を変革的製品に変えたように、RAGは生成AIに革命をもたらす可能性があります。これらのシステムは、静的モデルとリアルタイムの知識が豊富な応答との間のギャップを埋めます。ただし、この可能性を実現するには、AIシステムが正確で関連性のある、コンテキスト認識出力を生成することを保証する評価方法論に強力な基盤が必要です。 NDCG、セマンティックな類似性、NLIなどの高度なメトリックを活用することにより、LLM駆動型システムを改良および最適化できます。これらのメトリックは、目標、ドライバー、および運用上のメトリックを含む明確に定義された構造と組み合わせて、組織がAIおよびRAGシステムのパフォーマンスを体系的に評価および改善できるようにします。

  AIの急速に進化する風景では、本当に重要なことを測定することが、潜在的なパフォーマンスをパフォーマンスに変えるための鍵です。適切なツールとテクニックを使用して、世界で真の影響を与えるAIシステムを作成できます。

以上がRAGパフォーマンスの測定方法：ドライバーのメトリックとツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。