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LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · Leçon

Tester et évaluer votre application RAG

Renforcez votre confiance dans votre première application RAG en créant un jeu de tests et en mesurant la qualité de la récupération et des réponses à l’aide de métriques pratiques avant sa mise en production.

Tester et évaluer votre application RAG est une leçon LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 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 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) comprend 4 leçons au total.

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

Why Evaluate RAG

A RAG app can look fine on a few queries and fail badly on others. Without measurement you cannot tell if a change helped or hurt.

Evaluation gives you a repeatable score to guide improvements.

Two Things to Measure

RAG quality has two parts:

  • Retrieval: did we fetch the right documents?
  • Generation: did the answer use them correctly?

A bad answer can come from either, so measure both.

Building a Test Set

Create a small set of questions with known correct answers and the documents that contain them. Even 20 to 50 examples are enough to start.

testset = [
    {'q': 'What is the refund window?',
     'answer': '30 days',
     'source': 'policy.md'}
]

Retrieval Metric: Hit Rate

Hit rate (or recall@k) checks whether the correct source appears in the top-k retrieved chunks. High hit rate means retrieval is doing its job.

def hit(retrieved, expected_source):
    return any(d.metadata['source'] == expected_source
               for d in retrieved)

Faithfulness

Faithfulness asks: is the answer supported by the retrieved context, or did the model make things up? An LLM judge can score this automatically.

Answer Relevance

Answer relevance measures whether the response actually addresses the question, regardless of sources. A faithful answer can still be off-topic.

LLM as a Judge

You can use a strong model to grade outputs against the expected answer, returning a pass or score with a reason.

judge_prompt = (
    'Question: {q}\nExpected: {gold}\n'
    'Got: {pred}\nIs it correct? Answer yes or no.'
)

Running the Evaluation

Loop over the test set, run your pipeline, and aggregate scores into a single report you can compare across versions.

scores = []
for case in testset:
    pred = rag.invoke(case['q'])
    scores.append(grade(case, pred))
print(sum(scores) / len(scores))

Comparing Configurations

Change one variable — chunk size, k, prompt, model — rerun the same test set, and compare scores. This turns guesswork into evidence-based tuning.

Watching for Regressions

Keep the test suite in CI. When a change drops a metric, you catch the regression before users do. Treat evaluation like unit tests for AI quality.

Improving From Results

Use failures to guide fixes:

  • Low hit rate? Adjust chunking or retrieval
  • Low faithfulness? Strengthen grounding instructions
  • Low relevance? Improve the prompt

Quick Check

Test your evaluation knowledge.

Recap

You learned to evaluate your RAG app:

  • Measure both retrieval and generation
  • Build a small test set with known answers
  • Use hit rate, faithfulness, and answer relevance
  • Let an LLM judge grade outputs
  • Compare configs and guard against regressions in CI

Evaluation turns RAG improvement into a measurable, repeatable process.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Tester et évaluer votre application RAG » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Tester et évaluer votre application 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 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), passe à CoddyKit PRO. Le cours LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Tester et évaluer votre application RAG » ?

Renforcez votre confiance dans votre première application RAG en créant un jeu de tests et en mesurant la qualité de la récupération et des réponses à l’aide de métriques pratiques avant sa mise en p… Tu pratiques LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 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 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) ?

Aucune expérience préalable n'est requise. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 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 « Tester et évaluer votre application 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 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) ?

Oui. Chaque leçon LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 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. Choisir un fournisseur de LLM
  2. Chargement des données et bases du découpage de texte
  3. Créer un pipeline RAG simple
  4. Tester et évaluer votre application RAG
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