Best Practices for GenAI applications on AWS - RAG pipeline Eval - Part 3 | Amazon Web Services

Summary

このビデオでは、AWS上で生成型AIアプリケーションを構築するためのベストプラクティスを紹介しています。Dan Stairは分析専門家のソリューションアーキテクトとして、同僚のHarap ParttiとFelix Huthmacherと協力して、シリーズの第3回として、LLMシステムを評価する方法を解説します。メトリック駆動型の開発アプローチを提唱し、オブジェクティブなアプローチとしてメトリックを使用します。生成型AIのメトリックは、質問、回答、コンテキスト、真実との関係を測定します。RAGシステムの例として、OpenSearchサーバーレスベクターストアとBedrockを使用したフローを説明し、生成メトリックと検索メトリック、および回答の正確さを評価する方法を紹介しています。

Takeaways

• 📚 このビデオはAWS上で生成型AIアプリケーションを構築するためのベストプラクティスのシリーズの第3回です。
• 👤 Dan Stairは分析専門家のソリューションアーキテクトであり、このビデオシリーズは同僚のHarap ParttiとFelix Huthmacherと共同で作成されました。
• 🛠️ シリーズの目的は、AWS上で生成型AIアプリケーションを構築する際の基本を学ぶためのワンストップショップを提供することです。
• 🔍 前のビデオでは適切な大きな言語モデルを選定する方法について紹介しましたが、今回のビデオではLLMシステムの評価方法に焦点を当てています。
• 📈 メトリックス駆動型の開発アプローチが推奨されており、ソフトウェア開発における自動テストと同様に、オブジェクティビティ、スピード、市場投入までの時間を短縮する利点があります。
• 📊 LLMシステムの評価には、質問、回答、コンテキスト、真実との4つのコア要素を関連させたメトリックスが使用されます。
• 🗣️ 生成メトリックスには、回答の関連性と忠実性が含まれます。検索メトリックスには、コンテキストの正確性とリコールが含まれます。
• 🌐 RAGシステムの例として、AWS上でOpenSearchサーバーレスベクターストアとBedrockを用いたシステムのフローが説明されています。
• 🔍 忠実性の評価には、回答内の主張を分離し、コンテキストと比較して有効な割合を計算します。
• 🔎 回答の関連性の評価では、真実の答えに基づいて人工的な質問を生成し、実際の質問とのコサイン類似度を比較します。
• 📝 コンテキストの正確性は、質問と真実の答えに基づいてコンテキストが適切かどうかを判断します。リコールは、システムが利用可能な関連情報をどれだけ取得できるかを示します。
• 🏁 最後に、回答の正確性というエンドツーエンドのメトリックスが紹介されており、真実の答えと与えられた答えを比較してスコアリングします。

Q & A

ビデオシリーズの主な目的は何ですか？

ビデオシリーズの主な目的は、AWS上で生成的AIアプリケーションを構築するための基本を学ぶためのワンストップショップを提供することです。

ビデオ3で紹介する主なトピックは何ですか？

ビデオ3では、LLMシステムの評価方法に焦点を当てており、LLM、埋め込みモデル、およびベクターストアを含むシステムを評価する方法と適切なメトリックについて説明しています。

メトリックス駆動型開発の利点は何ですか？

メトリックス駆動型開発は、ソフトウェア開発における自動テストと同様に、客観性、スピードを提供し、市場投入までの時間を短縮します。

LLMシステムの評価に使用されるメトリックはどのように機能しますか？

LLMシステムの評価メトリックは、質問、回答、コンテキスト、真の答えという4つのコア要素を相互に測定します。

生成メトリックと検索メトリックの違いは何ですか？

生成メトリックは回答の関連性と忠実さを測定するのに対し、検索メトリックはコンテキストの正確性と再現率を測定します。

RAGシステムとは何ですか？

RAGシステムとは、OpenSearchサーバーレスベクターストアとBedrockの基礎モデルを使用し、質問をベクターに変換し、検索結果をテキストに戻してLLMが回答を生成するシステムです。

忠実性のメトリックの計算方法を説明してください。

忠実性のメトリックでは、回答内の異なる主張を分離し、有効な主張の数を評価し、それを総主張数で割ります。

回答の関連性メトリックの計算方法を説明してください。

回答の関連性メトリックでは、真の答えに基づいて人工的な質問を生成し、与えられた回答と真の答えの類似度を余弦類似度で計算し、3つの余弦類似度を平均します。

コンテキストの正確性とは何を意味しますか？

コンテキストの正確性は、システムが質問に関連する情報を多く回収しているかを測定します。

コンテキストの再現率とは何を意味しますか？

コンテキストの再現率は、システムが真の答えに基づくコンテキストのほとんどを回収できるかを測定します。

回答の正確性のメトリックはどのように機能しますか？

回答の正確性のメトリックでは、与えられた回答と真の答えを比較し、意味的類似度と事実的類似度を計算し、最終的に加重されたスコアを返します。