『検索増強生成（RAG）の評価に向けた3ステップアプローチ』

『美容・ファッションのエキスパートによる、RAG（検索増強生成）の評価に向けた3ステップ』

RAGのパラメータをランダムに選択するのをやめましょう

最適なパフォーマンスを得るためには、RAGを調整するには時間がかかります。これは、異なる相互依存パラメータ（チャンクサイズ、オーバーラップ、トップKの取得ドキュメント、埋め込みモデル、LLMなど）に依存しています。

最適な組み合わせは、データやユースケースによって異なることがよくあります。前のプロジェクトで使用した設定を簡単にプラグインして同じ結果を期待することはできません。

多くの人々はこの問題を適切に解決せず、パラメータをほぼランダムに選択します。このアプローチに慣れている人もいますが、私は数値的に問題に取り組むことにしました。

RAGを評価するタイミングです。

この記事では、2つのタスクで効率的かつ迅速にRAGを評価するためのクイックな3ステップ方法を紹介します。

この評価手法をマスターすることで、繰り返し実験を行い、複数の実験を比較し、メトリックとともに最適な設定に辿り着くことができます。

それでは、この手法がどのように機能するか見てみましょう👇。

PS：各セクションには、これらのアイデアを実装し始めるのに役立つコードスニペットが提供されています。

LLMの評価には通常、テストセットの手動注釈が必要です。これには時間がかかり、ドメインの専門知識が必要であり、ヒューマンエラーのリスクがあります。

幸いにも、LLMはこのタスクを支援することができます。

データからNチャンクをサンプリングします。各チャンクに対して、LLMにK個の質問と回答のタプルを生成するように指示します。生成が完了すると、(質問、回答、コンテキスト)のN * K個のタプルのデータセットが得られます。

PS：ここでは、コンテキストは元のチャンクとそのメタデータです。

次の例では、シリウス・アイザック・ニュートンに言及した段落を考慮します。

アイザック・ニュートンは、重力の法則に関する彼の理論で最もよく知られていますが、「プリンキピア・マテマティカ」（1686年）は、その3つの運動の法則によってヨーロッパの啓蒙時代に大きな影響を与えました。 1643年にイギリスのウールスソープで生まれました…

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