RAG Evaluation (Document Relevance) | LangSmith Evaluations - Part 14

LangChain

30 Apr 202406:46

Summary

TLDRランチェインのLanceが14回目のビデオで、ランチェイン・スミスの評価について解説しました。以前のビデオでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）生成の答えと参照答えの比較、RAG生成の答えと関連文書の比較を行い、本稿では、問い合わせと検索された文書を比較するという新しいテストについて語ります。これは検索品質や正確性に対する非常に良いテストです。ビデオでは、ランチェインを使用する必要がないという共通の疑問に触れ、その答えは「いいえ」であると説明しました。重要なのは、任意の関数呼び出しをランチェイン・スミスに接続できるという点です。評価セットは、以前に説明したように入力出力をペアにして定義されています。以前に参照答えの評価と、答えの幻覚評価について話しましたが、今回は問い合わせと文書を比較する評価についてです。これは、RAGで非常に一般的です。評価のプロンプトは非常にシンプルで、入力の問い合わせと予測の文書を比較するだけで、基準を満たすかどうかを評価します。評価の結果は、評価スコアとして表示され、各問い合わせと検索された文書の関連性を示します。この方法は、参照がない場合に入力問い合わせと検索文書を比較する際に非常に適しています。

Takeaways

🔍 ランチェインのドキュメンテーションをインデックス化し、検索品質や正確性をテストすることが重要です。
🛠️ ランチェインを使用しなくても、ランスミスを使用することができます。任意の関数呼び出しをランスミスに記録することができます。
📚 評価セットは、インデックスドキュメントに基づく質問と回答のペアです。
📈 参照回答と比較した評価、および回答の幻覚評価が以前に説明されました。
🟢 緑色のバーでは、質問と検索されたドキュメントを比較し、検索品質をテストします。
📝 評価プロンプトはシンプルで、入力質問と予測（取得されたドキュメント）を比較する基準を提供します。
🔑 ランチェインの文字列バリデーターを使用して、質問と取得ドキュメントを比較します。
📊 スコア文字列バリデーターを使用して、ドキュメントが入力質問に関連しているかどうかを評価します。
🌟 正規化基準として、0が関連性なし、5が一部関連、10が全て関連していることを意味します。
📈 評価結果は、入力質問と取得ドキュメントの関連性スコアを示します。
🔎 個別の評価結果を確認し、スコアリングの理由を理解することができます。
📚 この方法は、ランチェインを使用して検索評価を実施する方法を示しています。

Q & A

ランチェインのドキュメンテーションをインデックス化するために必要なものは何ですか？
-ランチェインのドキュメンテーションをインデックス化するためには、ランチェインを使用する必要はありません。重要なのは、関数の定義と、その関数をLangSmithに登録することです。
ランチェインを使用しない場合でも、ランスミスを使用できますか？
-はい、ランスミスを使用することができます。ランスミスは、任意の関数呼び出しや特定のモデルAPIに接続することができます。
評価セットの入力と出力ペアはどのようにして得られますか？
-評価セットの入力と出力ペアは、インデックス化されたドキュメントに基づいて得られます。これらのペアは、質問とそれに対応する回答から成るものです。
参照回答とは何ですか？
-参照回答とは、生成された回答と比較するために使用される正確な回答です。これは、回答の質を評価するために使用されます。
回答のハロウセン評価とは何ですか？
-回答のハロウセン評価とは、生成された回答が参照文書から離れている場合に、そのような現象をテストするプロセスです。
ドキュメントの検索品質をテストするために使用される緑色のバーとは何ですか？
-緑色のバーは、検索されたドキュメントを質問と比較するプロセスを表しています。これは、検索品質や正確性をテストするのに非常に役立ちます。
ランチェインの文字列バリデータとは何ですか？
-ランチェインの文字列バリデータとは、質問と検索されたドキュメントを比較するために使用されるツールです。これは、入力と予測の関係を評価するのに使われます。
評価プロンプトには何が必要ですか？
-評価プロンプトには、入力質問と予測（検索されたドキュメントや任意の回答）が必要です。また、評価基準として、ドキュメントが入力に関連しているかどうかをスコア付けします。
スコアリングバリデータの役割は何ですか？
-スコアリングバリデータは、入力質問と検索されたドキュメントの関連性を評価し、その結果をスコアで示します。これにより、検索品質を客観的に評価することができます。
評価結果を表示する際に使用されるメトリックは何ですか？
-評価結果を表示する際には、入力質問と検索されたドキュメントの関連性のスコアを使用します。これは、ドキュメントが質問にどれだけ関連しているかを示します。
評価結果を確認する際に、どのような情報を得られますか？
-評価結果を確認する際には、各ドキュメントが質問に関連しているかどうかのスコアと、そのスコアの詳細な説明が得られます。これにより、検索結果の質を理解し、改善の余地を特定することができます。
ランスミスを使用して検索評価を行う際の利点は何ですか？
-ランスミスを使用して検索評価を行うことで、検索されたドキュメントが質問にどれほど関連しているかを客観的に評価することができます。また、検索品質の向上や、検索アルゴリズムの最適化に役立ちます。