如何衡量抹布性能：驱动器指标和工具

想象一下：这是1960年代，而3M的科学家Spencer Silver发明了一种弱的粘合剂，无法按照预期的方式粘贴。这似乎是失败。但是，几年后，他的同事Art Fry发现了一种新颖的用途 - 创造了邮政纪念碑，这是一种彻底改变文具的十亿美元产品。这个故事反映了AI中大型语言模型（LLM）的旅程。这些模型虽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，例如幻觉和有限的上下文窗口。乍一看，它们似乎有缺陷。但是，通过增强，它们发展成为更强大的工具。一种方法是检索增强产生（RAG）。在本文中，我们将研究各种评估指标，这些指标将有助于衡量抹布系统的性能。 目录的目录

> rags

• rag评估：超越“对我看起来好看”
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• 驱动器指标，用于评估检索性能

Systems

>结论

抹布简介

RAG通过在文本生成过程中引入外部信息来增强LLM。它涉及三个关键步骤：检索，增强和一代。首先，检索从数据库中提取相关信息，通常使用嵌入（单词或文档的向量表示）和相似性搜索。在增强中，该检索到的数据被馈入LLM以提供更深的背景。最后，生成涉及使用富集的输入来产生更准确和上下文感知的输出。

>此过程有助于LLMS克服幻觉等局限性，从而产生不仅事实，而且可行的结果。但是要知道抹布系统的工作原理，我们需要一个结构化的评估框架。>

抹布评估：超越“对我看起来不错”的移动 在软件开发中，“对我看起来不错”（LGTM）是一种常用的，尽管是非正式的，评估指标，但我们都有内gui。但是，要了解抹布或AI系统的性能，我们需要一种更严格的方法。评估应构建三个级别：目标指标，驾驶员指标和操作指标。

• 目标指标是与项目目标相关的高级指标，例如投资回报率（ROI）或用户满意度。例如，改进的用户保留可能是搜索引擎中的目标指标。
• 驱动程序指标是特定的，更频繁的措施，直接影响目标指标，例如检索相关性和生成准确性。>
• 操作指标确保系统有效地运行，例如延迟和正常运行时间。>

在诸如抹布之类的系统中（检索仪），驾驶员指标是关键，因为它们评估了检索和发电的性能。这两个因素显着影响总体目标，例如用户满意度和系统有效性。因此，在本文中，我们将更多地关注驱动程序指标。

> 用于评估检索性能的驱动器指标

检索在提供具有相关背景的LLMS中起着关键作用。诸如精确度，召回，MRR和NDCG等几个驱动器指标用于评估抹布系统的检索。

精确
• 测量最高结果中出现了多少个相关文档。
召回
• >评估总体检索了多少相关文档。> >
平均互惠等级（MRR）
• 衡量结果列表中第一个相关文档的等级，较高的MRR表示更好的排名系统。 > >归一化的折扣累积增益（NDCG） 考虑了所有检索文档的相关性和位置，从而使排名更高的文档的权重更大。
• >共同关注第一个相关结果的重要性，而NDCG则对整体排名质量进行了更全面的评估。 这些驱动程序指标有助于评估系统检索相关信息的能力，这直接影响了目标指标，例如用户满意度和整体系统效率。混合搜索方法（例如将BM25与嵌入的结合在一起）通常提高这些指标的检索准确性。
用于评估发电性能的驱动器指标

检索相关上下文后，下一个挑战是确保LLM产生有意义的响应。关键评估因素包括正确性（事实准确性），忠诚（遵守检索到上下文），相关性（与用户查询的一致性）和连贯性（逻辑一致性和样式）。为了衡量这些，使用了各种指标。

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• 令牌重叠指标，例如precision ，召回和> f1>将生成的文本与参考文本进行比较。
• rouge 测量最长的常见子序列。它评估了在最终产出中保留了多少环境。较高的胭脂分数表明生成的文本更完整和相关。>
• > bleu评估抹布系统是否正在生成足够详细且上下文丰富的答案。它惩罚了不完整或过度简洁的响应，但无法传达检索到的信息的全部意图。 使用嵌入，
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• 语义相似性评估生成的文本在概念上与参考的对齐方式。
自然语言推理（NLI）
• 评估生成和检索的内容之间的逻辑一致性。 >虽然像Bleu和Rouge这样的传统指标很有用，但它们通常会错过更深的含义。语义相似性和NLI提供了更丰富的见解，即产生的文本与意图和上下文的一致性如何。

了解更多信息：简化了用于语言模型评估的定量指标

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> RAG Systems的实际应用 >抹布系统背后的原理已经在改变行业。这是他们最受欢迎和最有影响力的现实生活中的应用。

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1。搜索引擎

在搜索引擎中，优化的检索管道增强了相关性和用户满意度。例如，RAG帮助搜索引擎通过在产生响应之前从广泛的语料库中检索最相关的信息来提供更精确的答案。这样可以确保用户获得基于事实的，上下文准确的搜索结果，而不是通用或过时的信息。

> 2。客户支持

在客户支持中，抹布供电的聊天机器人提供上下文，准确的响应。这些聊天机器人不仅依靠预先编程的响应，而是动态地检索了来自常见问题，文档和过去互动的相关知识，以提供精确和个性化的答案。例如，电子商务聊天机器人可以使用抹布获取订单详细信息，建议进行故障排除步骤或根据用户的查询历史记录推荐相关产品。

> 3。推荐系统

在内容推荐系统中，

确保生成的建议与用户的偏好和需求保持一致。例如，流媒体平台使用rag不仅基于用户的样子，而且还基于情感参与，从而提高保留率和用户满意度。

> 4。 Healthcare

在医疗保健应用中，

通过实时检索相关的医学文献，患者病史和诊断建议，为医生提供了帮助。例如，AI驱动的临床助理可以使用抹布来吸取最新的研究研究，并通过相似的病例进行跨引用患者的症状，从而帮助医生更快地做出明智的治疗决定。

5。法律研究

在法律研究工具中，抹布提供了相关的案例法律和法律先例，使文件审查更加有效。例如，律师事务所可以使用抹布动力的系统立即检索与持续案件有关的过去最相关的裁决，法规和解释，从而减少了手动研究的时间。 6。教育

在电子学习平台中，RAG提供了个性化的学习材料，并根据精选的知识库动态回答学生查询。例如，AI导师可以从教科书，过去的考试论文和在线资源中检索解释，以产生对学生问题的准确和自定义的回答，从而使学习更加互动和适应性。

> 结论

>正如邮政注释将失败的粘合剂变成了变革性的产品一样，RAG也有可能彻底改变生成性AI。这些系统弥合了静态模型与实时知识丰富的响应之间的差距。但是，意识到这一潜力需要在评估方法上的坚实基础，以确保AI系统产生准确，相关和上下文感知的输出。

通过利用NDCG，语义相似性和NLI等高级指标，我们可以完善和优化LLM驱动的系统。这些指标与定义明确的结构涵盖目标，驱动程序和操作指标相结合，使组织能够系统地评估和改善AI和抹布系统的性能。 在AI的快速发展的景观中，衡量真正重要的是将潜力转化为性能的关键。借助正确的工具和技术，我们可以创建AI系统，从而在世界上产生真正的影响。

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