LangChain "RAG Evaluation" Webinar

Summary

本次网络研讨会聚焦于评估基于语言模型的应用程序（LLM Apps）。演讲者介绍了RAGAS，一个开源评估框架，旨在提高应用程序的可靠性。讨论了LLM的偏见问题，并提出了评估方法。此外，还探讨了LangChain平台的集成和Tavern公司推出的新产品NOAH，一个提供更多上下文信息的聊天体验。演讲者分享了在实际应用中评估和优化LLM Apps的经验和见解。

Takeaways

• 😀 网络研讨会的主题是评估RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型，演讲者对此非常兴奋，因为已经与RAG团队合作了几周。
• 🎉 研讨会的格式包括快速自我介绍、RAG团队的介绍、Linktrain的工作分享、Pedro关于应用程序构建的讨论，以及最后的问答环节。
• 🛠️ RAG团队开发了一个开源评估框架，用于改进LLM（Large Language Models）的评估方法，特别是针对检索部分的评估。
• 🧐 RAG框架强调了对LLM的偏见和局限性的认识，例如位置偏好、分数分配和风格偏好等，以设计能够规避这些问题的评估方法。
• 📈 RAG框架提出了几个关键的评估指标，包括忠实度、相关性、上下文精确度和上下文召回率，以及自我一致性效应，以确保评估的高复现性和一致性。
• 🔍 Linktrain平台被用来集成更好的评估工具，如RAG，并尝试连接Linktrain、Linksmith和用户需求，以评估任何类型的自定义应用程序。
• 🏗️ Pedro介绍了他新推出的产品Tavern，这是一个旨在简化用户工作流程的AI和Link chain应用程序构建器。
• 🔧 网络研讨会中讨论了如何通过调整提示和使用护栏来解决生成部分的问题，以及如何通过改进检索技术和嵌入来解决检索部分的问题。
• 📊 强调了评估指标的重要性，并通过内部测试机制和Langsmith工具来确保评估指标的有效性。
• 🔄 讨论了如何使用Langsmith来帮助调查和改进评估流程，包括如何使用Langsmith的审计功能来识别和修正问题。
• 🌐 最后，演讲者讨论了评估过程中的用户体验，包括如何处理过时信息、如何优化检索的上下文大小，以及用户如何通过具体的查询来帮助提高检索性能。

Q & A

什么是RAG框架，它在这次研讨会中扮演什么角色？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架是一种结合了检索和生成的语言模型应用框架。在研讨会中，RAG框架被用来展示和讨论如何评估和改进基于语言模型的应用程序，特别是在可靠性和评估方面。

为什么需要对RAG框架进行评估？

评估RAG框架是为了确保其生成的应用程序在生产环境中的可靠性和一致性。评估可以帮助识别和改进检索部分的准确性和生成答案的质量。

RAG框架的评估中存在哪些挑战？

评估RAG框架的挑战包括处理语言模型的偏见、优化检索技术、确保生成答案的忠实度和相关性，以及如何在没有参考数据的情况下估计召回率。

什么是RAG框架中的忠实度（Faithfulness）？

忠实度是衡量生成答案是否得到检索到的上下文支持的指标。高忠实度意味着生成的答案与检索到的文档紧密相关，没有产生与文档不相符的信息。

在RAG框架中，如何优化检索技术以提高上下文召回率？

优化检索技术可以通过改进嵌入模型、调整查询转换方法和增加检索到的句子数量来实现，以确保不遗漏对回答问题至关重要的信息。

在研讨会中提到的LangSmith是什么？

LangSmith是一个平台，用于评估和监控基于语言模型的应用程序。它可以追踪从评估到实际应用的整个过程，并帮助用户识别和改进系统中的问题。

LangSmith如何帮助改进RAG框架的评估？

LangSmith通过提供详细的追踪和监控功能，帮助用户识别评估过程中的具体问题，从而针对性地改进RAG框架的评估方法和性能。

在RAG框架的评估中，为什么需要考虑语言模型的偏见？

语言模型可能会因为训练数据的偏差而产生偏好特定类型回答的倾向，这会影响评估的公正性和准确性。考虑这些偏见有助于设计出能够规避这些问题的评估方法。

RAG框架的评估中提到的“位置偏差”是什么？

位置偏差是指语言模型在比较和选择最佳输出时，可能会偏好特定位置的答案，而不是基于答案的质量。这种偏差可能会导致评估结果的不准确。

在RAG框架的评估中，如何确保评估结果的一致性和可复现性？

通过应用自洽性检验，确保在多次调用语言模型时生成答案的一致性。这有助于提高评估结果的稳定性和可靠性。

RAG框架的未来发展方向包括哪些？

RAG框架的未来发展方向包括开发新的测试生成范式、评估对抗性测试的LM代理以及开发用于评估的自定义模型。

Tavern公司推出的Noah产品是什么？

Noah是Tavern公司推出的一款产品，旨在提供更加丰富的聊天体验，通过集成用户的文档和上下文信息，使用户能够与聊天机器人进行更自然的交互。

Noah产品如何处理用户上传的文档？

Noah允许用户将文档集成到Google Drive或Notion中，然后根据用户的问题自动检索相关文档，而用户无需知道文档的具体位置或关键词。

在Noah产品中，如何处理过时或冲突的信息？

Noah通过限制上传的文档日期（例如，只接受2022年1月及以后的文档），以减少过时信息的影响。此外，用户被鼓励上传最新和最相关的文档，以确保提供的答案的质量。

Noah产品在评估时主要考虑哪些因素？

Noah在评估时主要考虑因素包括检索的块大小、数量、上下文大小、中介基因的使用等，以确保提供的答案能够满足用户的需求。

为什么Noah产品强调用户在查询时使用关键词？

用户在查询时使用关键词有助于提高检索的准确性和效率，因为关键词能够更直接地指向相关信息，从而帮助Noah提供更准确的答案。

Noah产品如何处理需要跨多个文档聚合数据的问题？

Noah通过增加检索的块数量，以提高从多个文档中获取相关信息的可能性。这样，语言模型能够更好地整合来自不同文档的上下文，从而提供更全面的答案。