要約
- Ground truthデータがない場合でも、RAGモデルの評価は可能。
- 評価戦略として、ベクトル類似性や複数のLLMの利用、人間のフィードバック、自前のデータセット作成などがある。
- 人間のフィードバックを収集し、信頼性の高い評価基準を確立することが重要。
- トピックやセマンティックグループに分割することでデータの質と量を向上させることができる。
- 合成データ生成を活用することでデータセットの拡張が可能。
- RAGモデルの評価には、リコールや信頼性などの重要なメトリクスがある。
- 既存のフレームワークを活用することで、RAGシステムの評価を容易にすることができる。
感想
Ground truthデータがない場合でも、RAGモデルの評価には様々な戦略や手法が存在することが示唆されています。特に人間のフィードバックや合成データ生成などのアプローチは興味深いです。評価の重要性と、モデルを改善するための柔軟性が強調されており、自らのニーズに最適な方法を見つけることが重要であることが示唆されています。