ガードレールとRAG評価
不適切な出力を防ぎ、検索品質を測定します。
「ガードレールとRAG評価」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
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: floatGuardrail 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! 🎉
よくある質問
「ガードレールとRAG評価」レッスンは無料ですか？
はい。「ガードレールとRAG評価」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「ガードレールとRAG評価」で何を学びますか？
不適切な出力を防ぎ、検索品質を測定します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「ガードレールとRAG評価」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。