如何衡量抹布性能：驅動器指標和工具

想像一下：這是1960年代，而3M的科學家Spencer Silver發明了一種弱的粘合劑，無法按照預期的方式粘貼。這似乎是失敗。但是，幾年後，他的同事Art Fry發現了一種新穎的用途 - 創造了郵政紀念碑，這是一種徹底改變文具的十億美元產品。這個故事反映了AI中大型語言模型（LLM）的旅程。這些模型雖然具有令人印象深刻的文本生成能力，但仍具有巨大的局限性，例如幻覺和有限的上下文窗口。乍一看，它們似乎有缺陷。但是，通過增強，它們發展成為更強大的工具。一種方法是檢索增強產生（RAG）。在本文中，我們將研究各種評估指標，這些指標將有助於衡量抹布系統的性能。 目錄的目錄

> rags

• rag評估：超越“對我看起來好看”
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• 驅動器指標，用於評估檢索性能

Systems

>結論

抹布簡介

RAG通過在文本生成過程中引入外部信息來增強LLM。它涉及三個關鍵步驟：檢索，增強和一代。首先，檢索從數據庫中提取相關信息，通常使用嵌入（單詞或文檔的向量表示）和相似性搜索。在增強中，該檢索到的數據被饋入LLM以提供更深的背景。最後，生成涉及使用富集的輸入來產生更準確和上下文感知的輸出。

>此過程有助於LLMS克服幻覺等局限性，從而產生不僅事實，而且可行的結果。但是要知道抹布系統的工作原理，我們需要一個結構化的評估框架。 >

抹布評估：超越“對我看起來不錯”的移動 在軟件開發中，“對我看起來不錯”（LGTM）是一種常用的，儘管是非正式的，評估指標，但我們都有內gui。但是，要了解抹布或AI系統的性能，我們需要一種更嚴格的方法。評估應構建三個級別：目標指標，駕駛員指標和操作指標。

• 目標指標是與項目目標相關的高級指標，例如投資回報率（ROI）或用戶滿意度。例如，改進的用戶保留可能是搜索引擎中的目標指標。
• 驅動程序指標是特定的，更頻繁的措施，直接影響目標指標，例如檢索相關性和生成準確性。 >
• 操作指標確保系統有效地運行，例如延遲和正常運行時間。 >

在諸如抹布之類的系統中（檢索儀），駕駛員指標是關鍵，因為它們評估了檢索和發電的性能。這兩個因素顯著影響總體目標，例如用戶滿意度和系統有效性。因此，在本文中，我們將更多地關注驅動程序指標。

> 用於評估檢索性能的驅動器指標

檢索在提供具有相關背景的LLMS中起著關鍵作用。諸如精確度，召回，MRR和NDCG等幾個驅動器指標用於評估抹布系統的檢索。

精確
• 測量最高結果中出現了多少個相關文檔。
召回
• >評估總體檢索了多少相關文檔。 > >
平均互惠等級（MRR）
• 衡量結果列表中第一個相關文檔的等級，較高的MRR表示更好的排名系統。 > >歸一化的折扣累積增益（NDCG） 考慮了所有檢索文檔的相關性和位置，從而使排名更高的文檔的權重更大。
• >共同關注第一個相關結果的重要性，而NDCG則對整體排名質量進行了更全面的評估。 這些驅動程序指標有助於評估系統檢索相關信息的能力，這直接影響了目標指標，例如用戶滿意度和整體系統效率。混合搜索方法（例如將BM25與嵌入的結合在一起）通常提高這些指標的檢索準確性。
用於評估發電性能的驅動器指標

檢索相關上下文後，下一個挑戰是確保LLM產生有意義的響應。關鍵評估因素包括正確性（事實準確性），忠誠（遵守檢索到上下文），相關性（與用戶查詢的一致性）和連貫性（邏輯一致性和样式）。為了衡量這些，使用了各種指標。

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• 令牌重疊指標，例如precision ，召回和> f1>將生成的文本與參考文本進行比較。
• rouge 測量最長的常見子序列。它評估了在最終產出中保留了多少環境。較高的胭脂分數表明生成的文本更完整和相關。 >
• > bleu評估抹布系統是否正在生成足夠詳細且上下文豐富的答案。它懲罰了不完整或過度簡潔的響應，但無法傳達檢索到的信息的全部意圖。 使用嵌入，
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• 語義相似性評估生成的文本在概念上與參考的對齊方式。
自然語言推理（NLI）
• 評估生成和檢索的內容之間的邏輯一致性。 >雖然像Bleu和Rouge這樣的傳統指標很有用，但它們通常會錯過更深的含義。語義相似性和NLI提供了更豐富的見解，即產生的文本與意圖和上下文的一致性如何。

了解更多信息：簡化了用於語言模型評估的定量指標

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> RAG Systems的實際應用 >抹布系統背後的原理已經在改變行業。這是他們最受歡迎和最有影響力的現實生活中的應用。

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1。搜索引擎

在搜索引擎中，優化的檢索管道增強了相關性和用戶滿意度。例如，RAG幫助搜索引擎通過在產生響應之前從廣泛的語料庫中檢索最相關的信息來提供更精確的答案。這樣可以確保用戶獲得基於事實的，上下文準確的搜索結果，而不是通用或過時的信息。

> 2。客戶支持

在客戶支持中，抹布供電的聊天機器人提供上下文，準確的響應。這些聊天機器人不僅依靠預先編程的響應，而是動態地檢索了來自常見問題，文檔和過去互動的相關知識，以提供精確和個性化的答案。例如，電子商務聊天機器人可以使用抹布獲取訂單詳細信息，建議進行故障排除步驟或根據用戶的查詢歷史記錄推薦相關產品。

> 3。推薦系統

在內容推薦系統中，

確保生成的建議與用戶的偏好和需求保持一致。例如，流媒體平台使用rag不僅基於用戶的樣子，而且還基於情感參與，從而提高保留率和用戶滿意度。

> 4。 Healthcare

在醫療保健應用中，

通過實時檢索相關的醫學文獻，患者病史和診斷建議，為醫生提供了幫助。例如，AI驅動的臨床助理可以使用抹布來吸取最新的研究研究，並通過相似的病例進行跨引用患者的症狀，從而幫助醫生更快地做出明智的治療決定。

5。法律研究

在法律研究工具中，抹布提供了相關的案例法律和法律先例，使文件審查更加有效。例如，律師事務所可以使用抹布動力的系統立即檢索與持續案件有關的過去最相關的裁決，法規和解釋，從而減少了手動研究的時間。 6。教育

在電子學習平台中，RAG提供了個性化的學習材料，並根據精選的知識庫動態回答學生查詢。例如，AI導師可以從教科書，過去的考試論文和在線資源中檢索解釋，以產生對學生問題的準確和自定義的回答，從而使學習更加互動和適應性。

> 結論

>正如郵政註釋將失敗的粘合劑變成了變革性的產品一樣，RAG也有可能徹底改變生成性AI。這些系統彌合了靜態模型與實時知識豐富的響應之間的差距。但是，意識到這一潛力需要在評估方法上的堅實基礎，以確保AI系統產生準確，相關和上下文感知的輸出。

通過利用NDCG，語義相似性和NLI等高級指標，我們可以完善和優化LLM驅動的系統。這些指標與定義明確的結構涵蓋目標，驅動程序和操作指標相結合，使組織能夠系統地評估和改善AI和抹布系統的性能。 在AI的快速發展的景觀中，衡量真正重要的是將潛力轉化為性能的關鍵。借助正確的工具和技術，我們可以創建AI系統，從而在世界上產生真正的影響。

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