Online Evaluation (RAG) | LangSmith Evaluations - Part 20
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、オンラインエバリュエータの重要性とその使い方について解説しています。オンラインエバリュエータは、アプリがランニングしている際にリアルタイムで生成された回答の品質をチェックするのに役立ちます。特に、回答に架空の情報(hallucinations)が含まれているかどうかを検出するのに有効です。スクリプトでは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)アプリケーションを例に、オンラインエバリュエータを実装し、ユーザーからの問い合わせに応じた回答を監視するプロセスを紹介しています。エバリュエータは、実際のユーザーログを参照せずに動作し、生成された回答と取得されたドキュメントを比較して、回答が適切かどうかを評価します。このプロセスは、リアルタイムでのフィードバックを得るため非常に有用で、アプリケーションの信頼性を高めるのに役立ちます。
Takeaways
- 😀 ランス・ランは、オンラインエバリュエーターの評価シリーズを続けています。
- 🔍 ランスは、オンラインエバリュエーターの動機として、アプリがランダムなユーザーからの質問に対して生成する回答をリアルタイムで評価する必要性を説明しています。
- 🛠️ オンラインエバリュエーターは、ユーザーログに基づいて動作し、特にランタイム中にアプリが生成する回答に対して誤りを見つけるのに役立ちます。
- 📝 オンラインエバリュエーターは、参照なしで動作するため、生成されるログに基づいて動作し、真の基準が存在しないという重要な点を強調しています。
- 🔎 ランスは、参照がないため、オンライン環境では標準的な参照回答と比較する評価は機能しないと指摘していますが、他のタイプの評価は実行可能です。
- 📚 オンライン評価のタイプとして、回答がリトリーブされたドキュメントと関連しているか、または回答が役立つかどうかを評価するものがあります。
- 🤖 ランスは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)アプリケーションの例を用いて、オンラインエバリュエーターを設定する方法を説明しています。
- 🔑 ランスは、特定の関数(invoke llm)に対してオンラインエバリュエーターを設定し、その関数がドキュメントと回答をどのように取り扱っているかを評価するプロセスを紹介しています。
- 📉 ランスは、オンラインエバリュエーターがどのようにして回答がドキュメントから派生しているかを確認し、もしそうでなければそれをフラグに設定する例を示しています。
- 💻 ランスは、オンラインエバリュエーターをプロジェクトに追加し、それを特定の実行に関連付ける方法を説明しています。
- 📝 ランスは、オンラインエバリュエーターがリアルタイムで動作し、ユーザーからの質問ごとに評価を提供するプロセスを解説しています。
Q & A
オンラインエバリュエータとは何ですか?
-オンラインエバリュエータは、アプリケーションが実行されるたびに実行される評価システムです。例えば、チャットアプリのようなアプリケーションで、ユーザーからの質問に対して回答を生成する際に、回答に妄想が含まれていないかのような健全性チェックをリアルタイムで行うことができます。
オンラインエバリュエータの主な目的は何ですか?
-オンラインエバリュエータの主な目的は、アプリケーションが生成する回答をリアルタイムで監視し、妄想や誤った回答を検出することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることです。
オンラインエバリュエータはどのように動作しますか?
-オンラインエバリュエータはユーザーログに基づいて動作し、ユーザーからの問い合わせをリアルタイムで評価します。これは参照元が存在しないため、実際の運用ログに基づいて評価を行っています。
オンラインエバリュエータはどのようにして妄想を検出するのですか?
-オンラインエバリュエータは、回答と取得したドキュメントを比較することによって妄想を検出します。回答にドキュメントにない情報が含まれている場合、その回答は妄想としてフラグを立てることができます。
オンラインエバリュエータはどのような種類がありますか?
-オンラインエバリュエータには、妄想の検出、回答と取得ドキュメントの関連性の比較、質問と回答の有用性の評価などがあります。これらは参照元が必要ないため、オンラインで生成された回答に対して適用できます。
オンラインエバリュエータはどのように設定されるのですか?
-オンラインエバリュエータは、特定のアプリケーションの実行ステップに紐づけることができます。たとえば、アプリケーションの'invoke llm'関数にエバリュエータを追加し、その関数がドキュメントと質問を受け取り、回答を返すたびに評価を実行することができます。
オンラインエバリュエータの評価結果はどうやって確認できますか?
-オンラインエバリュエータの評価結果は、プロジェクトのルールセクションから確認できます。評価は各実行に対してスコアと説明を提供し、それに基づいて問題がある回答を特定することができます。
オンラインエバリュエータはどのようにして回答の有用性を評価するのですか?
-オンラインエバリュエータは、回答がユーザーの質問に対して有用であるかどうかを評価します。これは、回答がユーザーのニーズを満たしているか、そして回答が正確で関連性が高いかどうかに基づいて行われます。
オンラインエバリュエータはなぜ参照元が不要なのですか?
-オンラインエバリュエータは参照元が不要なのは、オンライン環境ではユーザーからの問い合わせがランダムでオープンエンドなものが多いため、各問い合わせに対して正解が存在しないからです。代わりに、回答と取得ドキュメントの関連性や有用性などを評価することができます。
オンラインエバリュエータを実装する際には何に注意すべきですか?
-オンラインエバリュエータを実装する際には、評価を実行するアプリケーションのステップを正確に特定し、評価プロンプトを適切に設定する必要があります。また、評価結果をリアルタイムで確認できるように、適切なフィードバックメカニズムを実装することも重要です。
オンラインエバリュエータはどのようにして回答の妄想を特定するのですか?
-オンラインエバリュエータは、回答が提供されたドキュメントに基づいて生成されたものかどうかを確認することで妄想を特定します。回答にドキュメントに記載されていない情報が含まれている場合、その回答は妄想と判断され、適切なフラグを立てることができます。
Outlines
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードMindmap
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードKeywords
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードHighlights
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレードTranscripts
このセクションは有料ユーザー限定です。 アクセスするには、アップグレードをお願いします。
今すぐアップグレード関連動画をさらに表示
RAG Evaluation (Document Relevance) | LangSmith Evaluations - Part 14
RAG Evaluation (Answer Correctness) | LangSmith Evaluations - Part 12
RAG Evaluation (Answer Hallucinations) | LangSmith Evaluations - Part 13
【ChatGPT】かわごんプロンプト:回答の質を3倍にするテクニック
AWS re:Invent 2023 - Use RAG to improve responses in generative AI applications (AIM336)
Notion AI vs. ChatGPT: Is Notion AI Worth It?
5.0 / 5 (0 votes)