Los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) dependen de una recuperación efectiva para producir respuestas precisas. Este análisis proporciona un marco práctico para evaluar pipelines RAG utilizando BM25, recuperación basada en embeddings y métodos de reranking. Enfatiza la importancia de la evaluación de citas para garantizar que las respuestas generadas se basen en evidencia recuperada. Para los equipos que construyen aplicaciones RAG, establecer líneas base sólidas es crucial para medir mejoras y seleccionar la estrategia de recuperación adecuada. El artículo discute las compensaciones entre la recuperación léxica y semántica, y cómo el reranking puede cerrar la brecha. Comprender estas técnicas de evaluación ayuda a los desarrolladores a optimizar sus sistemas para precisión y confiabilidad. A medida que RAG se convierte en un patrón estándar en aplicaciones LLM, tener prácticas de evaluación robustas es esencial para ofrecer productos de IA confiables.
Aprenda a evaluar sistemas RAG con BM25, recuperación por embedding y reranking, incluida la evaluación de calidad basada en citas.