RAGをマスターする：精度評価の実践ガイドresearch#rag📝 Blog|分析: 2026年2月18日 13:45•公開: 2026年2月18日 13:40•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、検索拡張生成 (RAG) システムのパフォーマンスを定量的に評価するための素晴らしい実践ガイドです！ 評価プロセスを、検索、生成、そしてビジネスの主要業績評価指標 (KPI) の主要段階に分割し、AIプロジェクトを洗練するための構造化されたアプローチを実務者に提供します。提供される洞察は、生成式AIアプリケーションを最適化しようとするすべての人にとって非常に貴重です。重要ポイント•この記事では、RAGの評価は検索と生成の両方の段階を考慮すべきだと強調しています。•RecallやPrecisionのような指標を検索評価に使うことの重要性を強調しています。•最終的には、評価はユーザーの課題解決やタスク時間の短縮といったビジネスKPIに繋がるべきです。引用・出典原文を見る"RAGの評価は、以下の3層で行うべきです：Retrieval精度（Recall / Precision）、Generation品質、業務KPI。"QQiita LLM2026年2月18日 13:40* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI Breakthrough: 41% Token Usage Reduction Achieved!新しい記事Slack Unleashes Generative AI Power with Real-Time Search API and MCP Server関連分析researchMLLMのファインチューニング: マルチターンチャットデータセットへの深い探求2026年2月18日 15:33researchAI（生成AI）がもたらす気候変動対策：期待と、さらなる証拠の必要性2026年2月18日 15:30researchAIの記憶力向上：変化する世界での正確性の確保2026年2月18日 13:31原文: Qiita LLM