RAG Evaluation (Answer Correctness) | LangSmith Evaluations - Part 12

Summary

ランス・フロム・ランチェーンが、言語モデル（LM）の応用の一つであるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の評価方法について解説した12本目のビデオの要約です。RAGは、ドキュメントを検索して関連性を高く評価したものを言語モデルが回答に活用する手法です。評価方法として、生成された回答を基準回答と比較する手法が紹介され、その手順とツールの使用方法が説明されています。また、ランスは、ランチェーンのストックを用いてインデックスを作成し、チャイナを使用してRAGチェーンを構築しました。評価には、LM as Judgeという評価器を使用し、COQAというChain of Thought QAを用いて、回答の正確性を評価しました。この手法は、RAGの応用において非常に有用であり、ユーザーが回答の質を理解しやすくなります。

Takeaways

• 🔍 レンチがランチェーンから提供する12番目のビデオで、ランチェーンの評価方法について解説しています。
• 📚 レンチは、言語モデル（LM）を使用した文書検索と生成という2つのアプリケーションに焦点を当てています。
• ✅ 評価の第1タイプは、質問に対して回答を生成し、それを参照回答と比較することで行われます。
• 📖 評価の第2タイプでは、生成された回答を検索された文書と比較し、回答に誤りや架空の情報がないかをチェックします。
• 🔗 評価の第3タイプは、質問と検索された文書の関連性を比較することで、検索が適切に機能しているかどうかを確認します。
• 🔄 ランチェーンのストックをインデックス化し、テキストスプリッタを使用してチャンクサイズを定義することで、インデックスを作成します。
• 🌐 クロマを使用してベクトルストアを構築し、RAGチェーンを定義します。
• 💡 システムプロンプトを定義し、L式言語の専門知識を持つコードアシスタントとして機能します。
• 📈 RAGチェーンを使用して質問に答えると、回答と共に文書も返されます。これはデータセットを作成する際に重要です。
• 🧩 lsmithを使用して、ground truthの質問と回答のセットからデータセットを作成し、評価に使用します。
• 📊 LM as Judgeエバリュエイターを使用し、生成された回答と参照回答を比較します。CoQAがその中でもよく使われるタイプです。
• 📝 スクリプト全体を通して、ランタイムチェーンの出力とground truthの回答を繋げて、評価を実行し、結果をlsmithで確認することが強調されています。

Q & A

ランチェインの12番目のビデオで紹介された、LM（Large Language Model）のどの機能について説明されていますか？

ビデオでは、ランチェインの12番目のビデオとして、LM（Large Language Model）のテキスト検索と回答生成機能について説明されています。特に、質問に対して関連するドキュメントを検索し、それに基づいて回答を生成するプロセスに焦点が当てられています。

ビデオで説明されているRAG（Retrieval-Augmented Generation）とは何ですか？

RAGは、検索を強化した生成と呼ばれる手法で、まずユーザーの質問に対して関連するドキュメントを検索し、そのドキュメントを基にLLM（Large Language Model）が回答を生成します。これにより、より正確で情報豊富な回答を得ることができます。

ビデオで紹介された評価方法のタイプ1とは何ですか？

評価方法のタイプ1は、生成された回答を基準真実（ground truth）や参照回答と比較することで、回答の質を評価する方法です。これにより、回答がどれだけ正確か、または基準にどれだけ近いかを判断することができます。

評価方法のタイプ2では何を確認する必要がありますか？

評価方法のタイプ2では、生成された回答を検索されたドキュメントと比較して、回答にかすかな幻想的要素や誤った情報が含まれていないことを確認する必要があります。これにより、回答が検索されたドキュメントから正確に引き出されたことを保証できます。

ビデオで説明されている評価方法のタイプ3とは何ですか？

評価方法のタイプ3は、質問と検索されたドキュメントの関連性を比較することで、検索機能が正しく動作しているかどうかを確認する方法です。また、内部的な健全性チェックとして、質問と最終回答を比較することもできます。

ランチェインのストックにインデックスするために使用されるテキストスプリッタとは何ですか？

テキストスプリッタは、大きなテキストデータをより小さなチャンクに分割するツールです。ビデオでは、ランチェインのストックにインデックスするためにテキストスプリッタを使用し、チャンクサイズを定義してインデックスを作成しています。

ビデオで使用されているベクトルストアとしてクロマ（Chroma）とは何ですか？

クロマは、ベクトルストアの一種で、テキストデータを効率的に検索できるようにベクトル化して保管するシステムです。ビデオでは、クロマを使用してテキストデータをインデックスし、検索機能を提供しています。

ビデオで説明されているLangChain String Evaluatorとは何ですか？

LangChain String Evaluatorは、文字列を比較するための評価ツールで、予測、参照、入力という3つの共通のインターフェースを提供します。ビデオでは、この評価ツールを使用して、生成された回答と基準真実の回答を比較し、評価しています。

ビデオで紹介されているLM as Judge Evaluatorとは何ですか？

LM as Judge Evaluatorは、ランチェインの文字列評価ツールの一種で、生成された回答と基準真実の回答を比較して、回答の質を評価します。ビデオでは、CoQA（Chain of Thought Question Answering）という特定のLM as Judge Evaluatorを使用して、評価を行っています。

ビデオで説明されているlsmithとは何ですか？

lsmithは、ランチェインの評価プロセスを管理するためのツールです。ビデオでは、lsmithを使用して、評価セットを構築し、評価を実行し、結果を確認しています。また、lsmithを使用することで、評価の結果を視覚的に確認することができ、詳細な分析が可能です。

ビデオで紹介されている評価プロセスを実行するために必要なコマンドは何ですか？

ビデオで紹介されている評価プロセスを実行するために必要なコマンドは `run evaluate` です。このコマンドを使用することで、定義された評価セットと評価ツールを使って、生成された回答の質を評価することができます。