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MLOps Academy · Leçon

Garde-fous et évaluation de RAG

Bloquez les sorties indésirables et mesurez la qualité de la récupération.

Garde-fous et évaluation de RAG est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

LLMs Need Bumpers

Left alone, a model can leak data or go off-topic. Guardrails are checks around the model that keep inputs and outputs inside safe bounds. 🛡️

Validate the Input First

Before calling the model, screen the user message for prompt injection or banned content. An input guard stops bad requests from ever reaching the LLM.

Check the Output Too

After generation, scan the answer for toxicity, secrets, or wrong format. An output guard blocks or rewrites unsafe text before the user sees it.

if contains_pii(answer):
    answer = "Sorry, I cannot share that."

Enforce Structure

When you need JSON, validate it against a schema and retry on failure. A schema guard turns flaky free text into reliable, parseable output.

from pydantic import BaseModel
class Reply(BaseModel):
    answer: str
    confidence: float

Guardrail Libraries

Tools like Guardrails AI and NeMo Guardrails bundle these checks. A library gives you ready-made validators instead of hand-rolling every rule.

Now Meet RAG

Many LLM apps fetch documents and feed them to the model. This RAG pattern, retrieval augmented generation, grounds answers in your own data.

Two Things Can Break

RAG can fail at retrieval or at generation. So you evaluate the retriever and the answer separately, because fixing one will not fix the other.

Score the Retrieval

Ask whether the fetched chunks actually contain the answer. Context recall measures if the right information made it into the prompt at all.

Score the Grounding

Even with good context, the model may invent details. Faithfulness checks that every claim in the answer is backed by the retrieved text.

Score the Relevance

Finally, judge whether the answer addresses the question asked. Answer relevance rounds out the picture beyond just being grounded.

Frameworks Like RAGAS

RAGAS computes faithfulness, context recall, and relevance from your cases. A framework turns fuzzy RAG quality into numbers you can track over time.

from ragas import evaluate
result = evaluate(dataset, metrics=[faithfulness, context_recall])

Quick Check

Your RAG bot answers confidently but invents facts not in the documents. Which metric flags this?

Recap

You added guardrails on inputs and outputs and learned to evaluate RAG with faithfulness, context recall, and relevance. Safe and grounded. You did it! 🎉

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Garde-fous et évaluation de RAG » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Garde-fous et évaluation de RAG » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Garde-fous et évaluation de RAG » ?

Bloquez les sorties indésirables et mesurez la qualité de la récupération. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Garde-fous et évaluation de RAG » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?

Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. En quoi LLMOps diffère du MLOps classique
  2. Versionner les invites et évaluer les sorties
  3. Tracer et surveiller les appels aux LLM
  4. Garde-fous et évaluation de RAG
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