TGViewer
EasyData EasyData @data_easy · 1.37K subscribers
Post #370 284
Привет, друзья!
Давайте разберём, как оценивать RAG-пайплайн. Тема довольно острая: например, на оффлайне Recall@10 может быть 0.99, но пользователи всё будут равно жаловаться на выдуманные факты...
Важно помнить, что RAG - это две системы в одной, и сломаться они могут независимо друг от друга:
• нужный чанк может не найтись
• может оказаться на 9-й позиции и утонуть в контексте
• может попасть в топ-1, но генератор всё равно ответит мимо
Каждую поломку ловит своя метрика, поэтому одной цифрой тут не обойтись.

🔗 Ссылки на библиотеки с последней карточки:
• RAGAS, DeepEval, TruLens, Arize Phoenix

Материалом поделились коллеги из Embedika

Листайте в карточках - идеальная шпаргалка для быстрого повторения!
И хороших выходных 🙂


#nlp@data_easy
  • 🔥 12
  • ❤ 6
  • 👍 4
More from @data_easy
  1. Sep 20, 2026Привет, друзья! Adam и AdamW правят балом почти десять лет... Претенденты на замену были,…
  2. Aug 30, 2026Привет, друзья! Автор возвращается с каникул с полным мешком пирожков полезных материалов…
  3. Jul 12, 2026Привет, друзья! Представьте: у вас есть паркет на 10 гигов, и надо всего лишь посчитать по…
  4. Jun 28, 2026Привет, друзья! Устали от стандартных учебников по ML? Материалов с каждым месяцем и правд…
  5. Jun 21, 2026Привет, друзья! Сегодняшний рассказ про marimo - реактивный блокнот для Python, который мн…
  6. Jun 14, 2026Привет, друзья! Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать... Некоторые вещи бывает слож…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →