Les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) reposent sur une récupération efficace pour produire des réponses précises. Cette analyse fournit un cadre pratique pour évaluer les pipelines RAG en utilisant BM25, la recherche par embedding et les méthodes de reranking. Elle souligne l'importance de l'évaluation des citations pour garantir que les réponses générées sont fondées sur des preuves récupérées. Pour les équipes construisant des applications RAG, établir des bases solides est crucial pour mesurer les améliorations et choisir la bonne stratégie de récupération. L'article discute des compromis entre la recherche lexicale et sémantique, et comment le reranking peut combler l'écart. Comprendre ces techniques d'évaluation aide les développeurs à optimiser leurs systèmes pour la précision et la fiabilité. Alors que RAG devient un modèle standard dans les applications LLM, avoir des pratiques d'évaluation robustes est essentiel pour fournir des produits IA dignes de confiance.
Apprenez à évaluer les systèmes RAG avec BM25, la recherche par embedding et le reranking, y compris l'évaluation de qualité basée sur les citations.