RAG Evaluation (Answer Hallucinations) | LangSmith Evaluations - Part 13

LangChain

24 Apr 202405:37

Summary

TLDRランチェインの評価シリーズ第13部では、以前にLM生成された答えと参照答えの比較方法について説明しました。今回は、ハローケーション評価について語ります。これは、回答と参照文書を比較するプロセスです。以前の説明で、ランチェインが回答とコンテキストを返すセットアップを構築しました。参照文書を基準に、回答に含まれていない情報が含まれている場合、ペナルティを科します。これは、ハローケーションと呼ばれる現象です。ラベル付きスコア文字列を使用して、回答と参照文書の間で比較を行い、回答が真実の文書に基づいていますかを評価します。スコア5は、回答に文書にない情報が含まれていることを意味し、スコア0は全然のハローケーションです。スコアを0から1の間で正規化し、結果をデータセットで確認できます。この方法で、回答が参照文書に基づいていない場合に、正確な評価を行うことができます。

Takeaways

📈 シリーズの第13回として、ランチェインの評価方法について語っている。
🔍 前回のビデオでは、LM（言語モデル）生成の答えと参照回答の比較方法について説明した。
🧐 今回は、ハローキネーション評価に焦点を当て、回答と検索された文書の関係を評価する方法について話す。
🔗 ランチェインは回答とコンテキストを返す仕組みで、その両方を評価対象としている。
📝 コンテキストを参照として使用し、回答に文書にない情報が含まれていた場合にペナルティを与える。
💡 ハローキネーションとは、回答に文書にない情報が含まれることを指す。
🛠️ Lang chain string evaluatorを使用し、回答と参照の文字列比較を行う。
📊 Criteria evaluatorを使用して、カスタム基準を評価プロセスに適用することができる。
🌟 スコア0は完全にハローキネーション、スコア10は完璧な回答を意味する。
⚖️ スコアを正規化して0から1の間で表示することができる。
🔗 回答と検索された文書を評価対象とし、それらをプロンプトの入力として繋げることができる。
📊 Lang Smithを使用して、すべての実行のスコアを確認し、結果を分析することができる。

Q & A

ランチェインの評価シリーズの13回目のビデオで話されている主なトピックは何ですか？
-ランチェインの評価シリーズの13回目のビデオでは、回答の評価に関する議論に加えて、特に「擬似記憶」の評価について説明しています。
「擬似記憶」とは何を評価するものですか？
-「擬似記憶」の評価とは、ランチェインが返す回答とその回答に対する文脈文書との比較を指します。回答に文書にない情報が含まれている場合、つまり「擬似記憶」が発生している場合に、その点を評価します。
ランチェインが返すものは何ですか？
-ランチェインは、回答とその回答に対する文脈を返します。
回答と文書の比較を行う際に使用される評価ツールは何ですか？
-回答と文書の比較を行う際に、Criteria Evaluatorと呼ばれる評価ツールを使用します。これは、カスタム基準を評価プロセスに適用できる柔軟性を提供します。
Criteria Evaluatorを使用する際に、どのようなカスタム基準を設定できますか？
-Criteria Evaluatorを使用する際には、回答が真実の文書に基づいていることが求められます。また、回答に文書にない情報が含まれている場合は、それが擬似記憶であり、その程度に応じてスコアを割り当てます。
スコアをどのようにして正規化しますか？
-スコアを正規化するには、返されたスコアを10で割ることで、0から10の範囲を0から1の範囲に正規化します。
評価プロセスを開始するために必要なものは何ですか？
-評価プロセスを開始するためには、ランチェインの回答と文脈を評価ツールの入力として接続し、評価基準を設定する必要があります。そして、評価を開始して結果を確認します。
評価結果を確認する際に何が表示されますか？
-評価結果を確認する際には、回答が文書に対して相対的にスコアが与えられた状態が表示されます。これにより、回答の質と擬似記憶の程度を把握することができます。
評価結果が混雑している場合、どのように対処しますか？
-評価結果が混雑している場合、特定のケースを開いて、プロンプト、回答、およびLLMの推論を確認することで、問題を特定し、改善の方向性を決定することができます。
Criteria Evaluatorを使用する際に、どのような利点がありますか？
-Criteria Evaluatorを使用することで、カスタム基準を適用し、より柔軟性のある評価が可能になります。また、評価結果はLangSmithに記録されるため、後から確認・分析が容易です。
評価プロセス全体を記録する場所としてLangSmithとは何ですか？
-LangSmithは、評価プロセス全体を記録し、結果を追跡・分析できるプラットフォームです。これにより、評価の結果を効果的に管理・レビューすることが可能です。
このビデオの内容に基づいて、今後の評価プロセスで検討すべきポイントは何ですか？
-今後の評価プロセスで検討すべきポイントは、回答の擬似記憶の度合い、回答が文書に基づくかどうか、そしてCriteria Evaluatorを使用してカスタム基準を設定し、より正確な評価を行う方法です。