Как оценить и улучшить RAG: подборка материалов Embedika RAG-система на сегодняшний день является одной из самых востребованных технологий в корпоративном секторе. Она позволяет компаниям подключать языковые модели к собственным базам знаний. Система находит релевантные фрагменты в документах и только затем формирует ответ, опираясь на проверенные источники. Но как внедрить такую систему и оценить, насколько качественно она работает? Команда ИИ-разработчиков Embedika активно внедряет RAG-архитектуру в своих проектах, и сегодня коллеги собрали подборку материалов, которые подробнее раскроют тему этой технологии. 1️⃣ Польза RAG-систем для компаний Как RAG-системы помогают получать из разрозненных корпоративных данных только актуальную информацию, и почему эта технология выгоднее, чем классическое дообучение LLM. 2️⃣ Как качество RAG влияет на бизнес-результаты В посте о том, как изменения в метриках RAG отражаются на реальных бизнес-показателях и почему управление ими становится задачей не только ML-специалистов, но и бизнеса. 3️⃣ Как оценивать качество RAG Чтобы внедрение RAG приносило пользу, нужно регулярно измерять качество его работу. В посте — ключевые подходы к оценке, которые применяются на практике. 4️⃣ Три уровня оценки RAG Полноценный материал, развивающий тему методик оценки RAG-систем: от метрик ранжирования (MAP, nDCG) до оценки генерации через BERTScore и LLM-as-a-judge. 5️⃣ Оценка качества ответов с помощью LLM-as-a-judge В посте рассказывается о современном подходе к оценке качества генерации в RAG-системах, когда эталонные ответы отсутствуют или их вариативность затрудняет автоматическую проверку. Больше практических материалов и разборов — в канале @embedika Здесь коллеги делятся разборами технологий и кейсов, гайдами, чек-листами и мнением от экспертов в области ML и NLP технологий. #rag #ads