@_vmlops:生产环境中的 RAG 评估与测试(离线 + 在线)模型评估师、AI QA 及 SDET 的面试准备指南
摘要
一份共享资源,链接至专注于大语言模型 RAG 评估与测试的面试准备指南。
面向大语言模型模型评估师、AI QA 及 SDET 的生产环境 RAG 评估与测试(离线 + 在线)面试准备指南 https://drive.google.com/file/d/1nvKRSsyHk8Ti2dk4qbsybGh7MRN9aJph/view?usp=drivesdk…
相似文章
EnterpriseRAG:非理想企业检索场景下LLM指令遵循与鲁棒性的基准测试
介绍了EnterpriseRAG,一个包含六个领域983个专家验证样本的基准测试,用于评估LLM在非理想企业检索条件下的指令遵循和鲁棒性,这些条件包括噪声、知识缺口和事实冲突。对13个LLM的评估揭示了单个约束满足率与整体合规率之间的巨大差距,凸显了在生产级RAG系统中需要上下文感知协议。
在应用场景中评估RAG指标:一项实验、发现与局限性
本文通过一项实证研究,比较了来自四个库(Ragas、DeepEval、RAGChecker、Opik)的RAG评估指标与人工判断及标准召回指标,并基于商业数据创建了问答数据集。
@shrav_10: 今天面试了另一位候选人。我问他什么是RAG,他回答:RAG是一种技术,能让LLM利用外部知识回答问题,而不仅仅依赖训练时学到的内容。
一位招聘经理分享了候选人对RAG和微调的正确描述,随后向关注者提问:何时应该选择其中一种而非另一种?
Eval-Pair Matrix:面向有源检索增强生成的LLM评判者答案配对元评估
介绍了Eval-Pair Matrix,一种针对有源检索增强生成(RAG)的受控元评估协议,通过诱导隐藏矛盾来检测LLM评判者的自我宽容性。研究发现同模型效应极小,并强调了对RAG评判者研究方法论的改进。
@DanKornas:LLM评估是大多数AI演示开始成为真正系统的地方。LLM-Evaluation是一个公共GitHub资源,包含研讨会幻灯片…
一条推文宣布了LLM-Evaluation,这是一个公共GitHub仓库,包含用于评估LLM、生成式AI和RAG系统的研讨会幻灯片、示例笔记本、提示词和参考链接,旨在提供评估工作流的实用地图。