techvitSOLUTION
RAGの回答精度を改善したい
失敗例と正解データを用意し、検索・reranking・生成のどこで品質が落ちているかを測定します。
この課題について
RAGはモデルを変えるだけでは安定しません。文書抽出、chunking、検索、並べ替え、prompt、生成を分離評価する必要があります。
- ・正しい文書が検索されない
- ・根拠はあるが回答がずれる
- ・変更前後の良し悪しを比較できない
目指す状態
- ・品質のベースラインができる
- ・失敗原因を工程別に分類できる
- ・回帰を継続的に検知できる
実際の質問と期待する根拠・回答をGolden Datasetにし、変更前後を同じ条件で比較します。
依頼できるサービス
技術的なProof
公開OSSは測定・検出・検証の実装力を示すもので、個別提案や見積りを自動化する営業ツールではありません。