Optimisez vos applications d’IA avec RAG
Ce guide explore les meilleures pratiques pour l’évaluation et la surveillance des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) afin d’assurer leur adoption généralisée et leur valeur à long terme. En combinant des modèles de langage avancés avec des techniques de récupération de connaissances, RAG améliore la pertinence et la précision des réponses générées. Cet article met également en avant l’importance des ensembles de données de référence pour évaluer la performance des systèmes RAG.
Points clés
- RAG combine les modèles de langage avec la récupération de connaissances externes pour améliorer la pertinence des réponses.
- L’implémentation correcte de RAG est cruciale pour garantir des informations précises et pertinentes.
- Les systèmes RAG peuvent réduire les biais en s’appuyant sur des données diversifiées.
- Kili Technology propose des outils pour faciliter l’annotation et l’évaluation des données RAG.
- L’évaluation des systèmes RAG nécessite la création d’ensembles de données de référence pour mesurer la performance.
À retenir
Si vous souhaitez que votre système RAG ne soit pas juste un joli gadget, il est temps de suivre ces recommandations. Sinon, préparez-vous à des réponses qui pourraient être aussi utiles qu’une bouée de sauvetage dans un désert. Mais qui sait, peut-être que l’IA finira par comprendre vos questions après quelques essais !
Sources
