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En los modelos de lenguaje, existe una técnica sofisticada conocida como Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Este enfoque mejora la comprensión del modelo de lenguaje al obtener información relevante de fuentes de datos externas. Sin embargo, surge un desafío importante cuando los desarrolladores intentan evaluar qué tan bien funcionan sus sistemas RAG. Con una forma sencilla de medir la eficacia, es más fácil saber si los datos externos realmente benefician al modelo lingüístico o complican sus respuestas.

Existen herramientas y marcos diseñados para construir estos canales RAG avanzados, lo que permite la integración de datos externos en modelos de lenguaje. Estos recursos son invaluables para los desarrolladores que buscan mejorar sus sistemas pero deben ponerse al día con la evaluación. Cuando se complementa con datos externos, determinar la calidad de la salida de un modelo de lenguaje es más complejo. Las herramientas existentes se centran principalmente en los aspectos operativos y de configuración de los sistemas RAG, dejando un vacío en la fase de evaluación.

ragas es un marco de aprendizaje automático diseñado para llenar este vacío, ofreciendo una forma integral de evaluar las canalizaciones de RAG. Proporciona a los desarrolladores las últimas herramientas basadas en investigaciones para evaluar la calidad del texto generado, incluida la relevancia y fidelidad de la información a la consulta original. Al integrar Ragas en sus procesos de integración/implementación continua (CI/CD), los desarrolladores pueden monitorear y garantizar continuamente que sus sistemas RAG funcionen como se espera.

ragas muestra sus capacidades a través de métricas críticas, como la precisión del contexto, la fidelidad y la relevancia de las respuestas. Estas métricas ofrecen información tangible sobre el rendimiento del sistema RAG. Por ejemplo, la precisión del contexto mide con qué precisión los datos externos recuperados se relacionan con la consulta. La fidelidad comprueba qué tan estrechamente se alinean las respuestas del modelo de lenguaje con la verdad de los datos recuperados. Por último, la relevancia de las respuestas evalúa qué tan relevantes son las respuestas proporcionadas para las preguntas originales. Estas métricas proporcionan una descripción general completa del rendimiento de un sistema RAG.

En conclusión, Ragas es una herramienta crucial para los desarrolladores que trabajan con sistemas de recuperación de generación aumentada. Al abordar la necesidad previamente insatisfecha de una evaluación práctica, Ragas permite a los desarrolladores cuantificar con precisión el rendimiento de sus tuberías RAG. Esto no sólo ayuda a perfeccionar los sistemas, sino que también garantiza que la integración de datos externos realmente mejore las capacidades del modelo lingüístico. Con Ragas, los desarrolladores ahora pueden navegar por el complejo panorama de los sistemas RAG con una comprensión más clara de su rendimiento, lo que lleva a mejoras más informadas y, en última instancia, a modelos de lenguaje más potentes y precisos.


Niharika es pasante de consultoría técnica en Marktechpost. Es estudiante de tercer año y actualmente cursa su licenciatura en tecnología en el Instituto Indio de Tecnología (IIT), Kharagpur. Es una persona muy entusiasta con un gran interés en el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la inteligencia artificial y una ávida lectora de los últimos avances en estos campos.