Avaliação de trapos em Java: um guia abrangente
Introdução rápida à geração de recuperação de RAG (RAG) é uma abordagem poderosa que combina a recuperação de documentos com grandes modelos de idiomas (LLMS). Ao recuperar os documentos relevantes primeiro de uma base de conhecimento e depois usá-los para informar a resposta do LLM, os sistemas RAG garantem saídas mais precisas, com reconhecimento de contexto e factuais enquanto reduzem as alucinações. O código para este artigo está aqui por que a avaliação de pano é importante avaliar os sistemas de pano é crucial porque: ajuda a garantir a precisão e a confiabilidade dos aplicativos de IA que verifica que os documentos certos estão sendo recuperados da base de conhecimento, confirma que as respostas de score são fiéis para que os documentos do Sistema de Identificar e Minimizar o Sistema de Sistemas de Sistemas de Sistemas de Sistemas Intectividizantes Indivest Itabiltuosos de Sistemas de Sistemas Incorretais Incímidos Definition: How many retrieved documents are actually relevant Formula: Precision = Relevant Retrieved / Total Retrieved Use Case: Critical when wrong document retrieval is costly Impact: Helps minimize irrelevant information in responses Recall (✅) Definition: Proportion of relevant documents retrieved from all possible ones Formula: Recall = Relevant Retrieved / All Relevant Use Case: Important when missing important information is risky Impact: Ensures comprehensive coverage of relevant information F1 Score Definição: Média harmônica de precisão e recall Fórmula: F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) Caso de Uso: Quando você precisa de um único impacto métrico abrangente: fornece avaliação equilibrada do desempenho de recuperação de MRR (Retwrocal Rank Média) Definição: Posição da Primeira Fórmula de Document Relevante: 1 Rank (A média) Uso Caso: Caso: particularmente importante para Q & Ganho cumulativo) Definição: Qualidade da classificação de documentos Caso de uso: especialmente relevante para db + llm pipelines Impacto: mede quão bem o sistema classifica os documentos por relevância Taxa de acertos / recall@k Definição: presença de documentos relevantes na fórmula de IMPLATURAIS DE IMPLORATAS TOPO: (#Queries with ≥1 relevante no topo K) / total relevante. A seguir, o código Java demonstra como os documentos são armazenados no sistema de pano usando um agente A2A: classe pública Storedocumentswitha2a {public static void main (string[] args) {a2aagent agente = novo a2aagent (); Agent.Connect (“// Armazene todos os documentos da verdade no RAG para (Instruções de String: SUDTUTHDATA.GROND_TRUTH_DOCS) {LOG.Info (” Storing Instruções: {} “, Instruções); String Responst = Agent.RemoTemethOnCall (” Armazene estas Instruções: ” + Instruções). }}} Digite o modo de saída do modo de tela cheia de tela cheia Esta implementação: cria uma instância do agente A2A se conecta ao servidor RAG local itera através de documentos da verdade no solo armazena cada documento com o log para rastreamento de documentos de recuperação de documentos pode ser recuperado: o modo de consecução do consumidor de restrição de restrição de restrição de redes é o que é relevante, aceita que o modo de consumo de rede seja relevante: aceita o modo de recorde de uma linha de recreação de tela de restrição: A correspondência suporta os consultas de linguagem natural resulta em resultados de avaliação de pano Ao avaliar o sistema com uma consulta para “lava -louças”, obtivemos as seguintes métricas: métricas de pano: – Precisão: 0,2 (20% dos documentos recuperados foram relevantes) – RECORD: 0.011 (1,1% de todos os documentos relevantes/relevido) – F1 Score: F1: 0.01 (0.011 (1,1% de todos os documentos relevantes foi relevante) – F1 Score: Posições) – NDCG: 0.0 (qualidade de baixa classificação) – Taxa de acerto: 0,0 (nenhum documento relevante nos resultados do topo -K) entra no modo de tela cheia Sair do modo de tela cheia de resultados: a baixa precisão (0.2) apenas 20% de que os documentos de relevados foram relevantes indicados em potencial em potencial. Similarity threshold settings Query processing Poor F1 Score (0.021) Confirms overall suboptimal performance Shows need for system-wide improvements Zero Metrics (MRR, nDCG, Hit Rate) Indicates serious ranking issues Suggests need for: Re-evaluation of embedding model Adjustment of similarity thresholds Review of document preprocessing Optimization of ranking algorithm Recommendations for Improvement: Embedding Quality Consider using domain-adapted embedding models Experiment with different embedding dimensions Retrieval Strategy Implement hybrid retrieval (semantic + keyword) Adjust similarity thresholds Consider using multiple retrieval stages Document Processing Review document chunking strategy Implement better text preprocessing Consider adding metadata enrichment System Optimization Fine-tune vector store parameters Implement results reranking Add relevance feedback mechanisms These results highlight the importance of continuous monitoring and iterative Melhoria nos sistemas de pano.
Fonte
