RAG評価を強化：RAGASによる精度向上への探求

この記事では、検索拡張生成（RAG）システムの精度評価にRAGASを使用することを探求し、特にセールスナレッジの分野に焦点を当てています。この調査結果は、人間による評価をAI主導のアプローチに置き換える際の課題と考察について貴重な洞察を提供し、正確なRAGのパフォーマンスにおけるコンテキストとドメイン専門知識の重要性を強調しています。

• •RAG評価の標準フレームワークであるRAGASが、人手評価の代替として検証された。
• •単一の正解がないシナリオでは、RAGASは人間の評価者を完全に置き換えるのに苦労することが判明した。
• •評価の食い違いは、人間とAIの間でのコンテキスト理解と評価基準の違いに起因していた。