Будущее за LLM-системами, которые не просто "генерируют", а знают. Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это способ обучить модель обращаться к внешним источникам знаний, чтобы выдавать более точные и контекстуальные ответы. Но как понять, хорошо ли она справляется? Вот тут и появляется RAGAS — библиотека для оценки качества RAG-систем. Она измеряет метрики, которые раньше были трудноуловимыми:

- Faithfulness — насколько ответ модели соответствует найденным данным.

- Answer Relevance — насколько ответ соответствует вопросу.

- Context Precision — были ли нужны те документы, что подтянула модель?

- Context Recall — всё ли нужное она нашла?

Сегодня RAGAS помогает командам устранять галлюцинации, повышать точность и быстрее запускать LLM-проекты в прод. Завтра? Это основа для автооценки и самообучающихся RAG-систем. Метрики RAGAS уже сейчас используются в пайплайнах fine-tuning и RLHF. Будущее — за LLM, которые умеют не только думать, но и самооценивать себя.

#AI#ИИ#LLM#автоматизация