Utveckla utvärderingsbenchmarkar
Skapa anpassade datamängder och benchmarkar för att systematiskt testa och jämföra olika RAG-konfigurationer och förbättringar.
Utveckla utvärderingsbenchmarkar är en gratis lektion i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning) på CoddyKit. Detta är lektion 2 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning), och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning) innehåller totalt 4 lektioner.
Varför RAG-benchmarktester är viktiga
Välkommen! I den här lektionen lär vi oss att skapa anpassade utvärderingsbenchmarktester för Era RAG-system. Benchmarktester fungerar som anpassade testuppsättningar som hjälper Er att mäta hur väl RAG-applikationen presterar.
De är avgörande för att förstå förbättringar och försämringar samt för att säkerställa att RAG-systemet levererar korrekt och relevant information till användarna.
Anpassade benchmarktester: Varför?
Även om offentliga dataset som SQuAD eller HotpotQA är utmärkta för generell utvärdering av LLM:er återspeglar de ofta inte Ert specifika användningsfall eller Er domän.
- Domänspecifikhet: Ert RAG-system behöver kunna besvara frågor om Era data.
- Nyans och komplexitet: Offentliga dataset kanske inte fångar de unika utmaningar som Era användare möter.
- Kontinuerlig förbättring: Med anpassade benchmarktester kan Ni följa prestandan i förhållande till Era föränderliga behov.
Vad kännetecknar ett RAG-benchmarktest?
En robust utvärderingsbenchmark för RAG består vanligtvis av några viktiga delar:
- Frågeuppsättning: En samling representativa frågor eller promptar.
- Facit: De ”korrekta” svaren eller relevanta dokumenten för varje fråga.
- Utvärderingsmått: De kriterier som används för att mäta prestanda (till exempel träffsäkerhet och relevans).
I den här lektionen fokuserar vi på de två första komponenterna.
Skapa en bra frågeuppsättning
Frågeuppsättningen bör spegla de typer av frågor som riktiga användare kommer att ställa. Tänk på följande:
- Riktiga användardata: Analysera faktiska användarfrågor eller vanliga supportärenden.
- Varierade ämnen: Täck ett brett urval av ämnen som är relevanta för din RAG:s kunskapsbas.
- Varierande svårighetsgrad: Ta med enkla, komplexa och även tvetydiga frågor.
- Gränsfall: Glöm inte frågor som kan utmana systemet.
Exempel: Generera frågor
Du kan börja med att formulera frågor manuellt eller använda en LLM för att generera dem utifrån dina dokument. Här är ett enkelt Python-exempel på hur en frågeuppsättning kan struktureras:
queries = [
"What are the benefits of cloud computing?",
"Explain the capital gains tax in detail.",
"How do I reset my account password?",
"What is the company's policy on remote work?",
"List common cybersecurity threats."
]
for q in queries:
print(f"Query: {q}")Fastställa facit
Facit är den guldstandard som RAG-systemets resultat mäts mot. För RAG innebär det ofta att identifiera följande:
- Relevanta dokument: Vilka specifika dokument bör hämtas för en viss fråga?
- Korrekt svar: Vilket är det ideala svaret baserat på dessa dokument?
Det här steget kräver ofta mänsklig expertis för att säkerställa träffsäkerheten.
Strukturera facit
Facit kan lagras på ett strukturerat sätt genom att koppla frågor till det förväntade relevanta sammanhanget och svaren. Det möjliggör automatiserad utvärdering.
ground_truth = {
"What are the benefits of cloud computing?": {
"relevant_docs": ["doc_cloud_intro.txt", "doc_cloud_benefits.pdf"],
"answer": "Scalability, cost savings, flexibility, and reliability."
},
"How do I reset my account password?": {
"relevant_docs": ["doc_password_reset_guide.html"],
"answer": "Go to settings, click 'Forgot Password', and follow the prompts."
}
}
for query, gt in ground_truth.items():
print(f"Query: {query}")
print(f" Expected Docs: {gt['relevant_docs']}")
print(f" Expected Answer: {gt['answer']}\n")Den mänskliga faktorn: annotering
Att skapa ett högkvalitativt facit innebär ofta mänsklig annotering. Det betyder följande:
- Expertgranskning: Ämnesexperter identifierar relevanta dokument och formulerar ideala svar.
- Datamärkning genom crowdsourcing: För större datamängder kan plattformar användas, men kvalitetskontroll är avgörande.
- Konsekvens: Tydliga riktlinjer är nödvändiga för att säkerställa att annotatörer märker data på ett enhetligt sätt.
Det säkerställer att benchmarken korrekt återspeglar ”korrekthet”.
Benchmarkar utvecklas
Ditt RAG-system och dess data kommer att förändras över tid, och det bör även dina benchmarkar göra! Betrakta dina utvärderingsbenchmarkar som levande resurser:
- Lägg till nya frågor: Inkludera nya användarfrågor eller nya ämnen.
- Uppdatera facit: Uppdatera de förväntade svaren i takt med att kunskapsbasen växer.
- Avveckla gamla data: Ta bort inaktuell information som inte längre är relevant.
Regelbunden granskning håller benchmarken effektiv.
Benchmarkens grunder
Vilka av följande är viktiga komponenter i en robust utvärderingsbenchmark för RAG?
Sammanfattning: Skapa benchmarkar
Bra jobbat! Du har lärt dig hur du utvecklar anpassade utvärderingsbenchmarkar för ditt RAG-system. Vi har gått igenom följande:
- Vikten av anpassade, domänspecifika benchmarkar.
- De centrala komponenterna: frågeuppsättningar och facit.
- Strategier för att formulera representativa frågor och definiera ett korrekt facit.
- Rollen för mänsklig annotering och iterativ förfining.
Härnäst utforskar vi hur du använder dessa benchmarkar för att tillämpa viktiga mått vid utvärdering av RAG-prestanda!
Lär dig LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning) med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Vanliga frågor
Är lektionen ”Utveckla utvärderingsbenchmarkar” gratis?
Ja – hela texten till ”Utveckla utvärderingsbenchmarkar” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning), kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning) innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Utveckla utvärderingsbenchmarkar”?
Skapa anpassade datamängder och benchmarkar för att systematiskt testa och jämföra olika RAG-konfigurationer och förbättringar. Ni övar på LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning) med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning)?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning) på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 2 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”Utveckla utvärderingsbenchmarkar”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning)-lektionen?
Ja. Varje LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabaser + cachning)-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- Viktiga mått för RAG-prestanda
- Utveckla utvärderingsbenchmarkar
- A/B-testning och återkopplingsloopar från användare
- Upptäcka och mäta hallucinationer