techvitRAG品質改善
Golden Datasetと検索・生成の評価を用い、RAGの失敗原因を測定して改善します。
対象
RAGを導入済みだが、回答精度や改善判断が担当者の感覚に依存しているチーム。
こんな課題に対応します
- 検索で必要な文書が上位に出ない
- モデル変更後の品質低下を検知できない
- chunking・検索・promptのどこが原因か分からない
提供内容
- 評価質問セットと指標
- 検索・生成の分離評価
- 比較レポートと改善実装
進め方
- 1.失敗例を分類
- 2.ベースラインを測定
- 3.変更ごとに再評価
技術
Golden DatasetRetrieval EvaluationRerankingTracing
RAGの品質を「それらしい回答」ではなく、検索の再現率、根拠の適合、回答の正確さに分けて確認します。