RAG (evaluate intermediate steps) | LangSmith Evaluations - Part 16

LangChain

8 May 202407:14

Summary

TLDRランスが提供する「Langs withth evaluation Series」の第16回。ランスは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の評価方法について語り、これまでに答えと参照文書の相対評価、答えのハルカニオングレーディング、文書の検索グレーディングなどについて説明していた。しかし、これらの方法には、RAGパイプラインから答えだけでなく、検索された文書も返す必要があるという非現実的な側面があったと指摘。そこで、RAGパイプラインから返された答えと文書の両方を用いて評価を行うという「trick」を紹介し、その方法を解説。この方法では、トレースから直接文書を取得し、評価コード内でそれらを使用することができる。また、RAGパイプラインの出力を直接使用して、ハルカニオングレーディングと文書の関連性評価を行う方法も紹介。この手法は、RAGパイプラインから特定の出力を強制する必要がないため、より現実的な評価方法であり、特に文書グレーディングやソリューショングレーディングなど、中間文書が必要とする評価に非常に便利であると結論づける。

Takeaways

📈 ランスが「Langs with Evaluation Series」の第16部で、回答の評価方法について話している。
🔍 以前に取り上げた方法とは異なり、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインから回答だけでなく、関連文書も返すことが理想とされている。
🚫 ランスは、RAGパイプラインが文書を返すことを強制するという要件が現実的でないと指摘している。
💡 ランスは、評価コード内でトレースから特定のコンポーネント（例えば、文書）を取得するトリックを紹介している。
🔗 ランスは、RAGチェーン内の関数（retrieve documents）を呼び出し、それらの出力を直接取得することができると説明している。
📚 評価コードでは、子実行（child runs）から関数を特定して、その出力を取得することができ、これによりRAGパイプラインの生成物（generation）を取得することができる。
📝 ランスは、評価のためにトレースから文書を引き出し、それを使ってグレーダーを実行する方法を紹介している。
📉 グレーダーは、回答の幻觉（hallucination）と文書の関連性（relevance）を評価し、バイナリスコア（1または0）を返す。
📈 ランスは、トレースから必要な中間オブジェクトを取得し、それを使って評価を行うという手法が非常に便利なと結論づけている。
🌐 この手法は、特にドキュメントのグレーディングやソリューションのグレーディングのような中間文書が必要とされる評価に非常に役立つ。
🔄 ランスは、RAGパイプラインから直接出力を要求する代わりに、トレースから必要なものを取得するというより現実的な方法を提案している。
🎯 ランスは、この手法を用いて、回答の幻觉と文書の関連性を含む、両方の評価を一つのステップで行えるとデモンストレーションしている。

Q & A

ランスが説明している評価方法のシリーズは何番目ですか？
-ランスが説明しているのは、評価方法のシリーズの第16部です。
ランスはどのような評価方法について話しましたか？
-ランスは、参照に対する回答の評価、回答のハルカニオングレーディング、関連文書の検索グレーディングなど、いくつかの異なる評価方法について話しました。
ハルカニオングレーディングと検索グレーディングのアプローチにはどのような問題がありましたか？
-ハルカニオングレーディングと検索グレーディングでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインから回答と文書の両方を返すことが必要でしたが、これは現実的でなく、多くのRAGパイプラインでは回答だけでなく、他の補助情報しか返されない傾向があります。
ランスが提案する評価のトリックとは何ですか？
-ランスが提案するトリックは、評価コードの中でトレースに直接アクセスして、特定のコンポーネント（たとえば、トレース自体からの文書）を引き出す能力です。
トレースから文書を引き出す方法を説明してください。
-評価コード内で、子実行（child runs）を特定の関数名で絞り込み、その関数の実行結果（たとえば、取得した文書）に直接アクセスすることができます。
ランスはどのようにして回答と文書を評価しましたか？
-ランスは、トレースから直接文書を引き出し、質問とともにグレーダーを用いて回答のハルカニオンと文書の関連性を評価しました。
グレーダーはどのような出力を生成しますか？
-グレーダーは、1または0のバイナリスコアを生成します。これは、回答のハルカニオンと文書の関連性の有無を示すために使用されます。
ランスが使用したデータモデルとグレーディングプロンプトの例を教えてください。
-ランスは、バイナリスコアを求めるためのデータモデルを使用し、'dd35 turbo'というグレーダーと'grade document schema'という構造化出力を用いて、'関連性がある場合は1、そうでない場合は0'というグレーディングプロンプトを用いました。
評価プロセスが完了したら、ランスはどのようにしましたか？
-評価プロセスが完了したら、ランスは結果をデータセットに適用し、各グレーダーのフィードバックを確認して、定義したグレーダーロジックが適切であることを確認しました。
トレースから中間オブジェクトを直接取得する手法の利点は何ですか？
-この手法は、パイプラインやチェーンが中間オブジェクトを出力する必要性を強制する非現実的な要件を避け、トレースから必要な中間オブジェクトを直接取得できるため、非常に便利な手法です。
ランスが示す評価方法は、どのような状況で特に有用ですか？
-ランスが示す評価方法は、特にドキュメントグレーディングやソリューショングレーディングのような中間ドキュメントが必要となる評価に特に有用です。
このトリックを使って評価を行う際の利点は何ですか？
-このトリックを使うことで、パイプラインやチェーンを定義しなくても、トレースから必要な中間オブジェクトを直接取得して評価できるため、手順が簡略化され、現実的な評価手法となります。