RAGAS（nvidia-metrics）のcontext relevanceを試す

この記事は、検索拡張生成（RAG）システムにおける検索結果のコンテキスト関連性を評価するために、Nvidiaが開発した指標であるRAGASの使用について論じています。著者は、大規模言語モデル（LLM）を使用して、検索結果が特定の質問に答えるのに十分な証拠を提供しているかどうかを自動的に評価することを目指しています。この記事は、手動でのプロンプトと評価を必要とするプロセスを自動化することにより、検索システムを改善するためのRAGASの可能性を強調しています。焦点はRAGASの「コンテキスト関連性」の側面にあり、取得されたコンテキストが生成された回答をどの程度サポートしているかの探求を示唆しています。