Всем привет!

Сегодня разберем конкретные инструменты для оценки и анализа GenAI-приложений.

Сразу скажу: с генеративным ИИ все сложнее, чем с классическим машинным обучением. Здесь нет четких правильных ответов, а оценка часто субъективна и зависит от контекста.

Специализированные фреймворки для GenAI

DeepEval — один из самых популярных опенсорсных фреймворков для evaluation LLM-приложений. Поддерживает много готовых метрик: faithfulness (оценка галлюцинаций), answer relevancy (релевантность ответов), contextual precision и recall для RAG-систем. Данный фреймворк позволяет автоматизировать процесс оценки, так как используем другую LLM для оценки метрик.

LangSmith от LangChain — отличная платформа (бесплатна с ограничением по количеству трейсов) для отладки и мониторинга LLM-приложений. Позволяет трейсить все вызовы внутри AI-based приложения, от входного промпта до финального ответа пользователю. Очень удобно для понимания, где именно ломается ваша RAG-система. Альтернатива - бесплатная локальная версия Langfuse.

Ragas — опенсорс фреймворк, который специально заточен под RAG-приложения. Оценивает качество retrieval, generation и end-to-end performance. Из коробки поддерживает метрики типа answer relevancy, context precision, context recall, faithfulness.

Evidently AI — опенсорсный фреймворк для evaluation и мониторинга GenAI-систем. Предоставляет готовые метрики для оценки качества LLM-ответов: correctness, coherence, fluency, relevance. Особенно силен в evaluation RAG-систем — умеет оценивать как качество retrieval, так и generation.

Я советую начинать с DeepEval или Ragas — они проще в настройке и имеют хорошую документацию.

Важно помнить, что оценка GenAI — это итеративный процесс. Метрики нужно постоянно калибровать под вашу конкретную задачу AI-based приложения.


Полезная информация:
С чего начать изучение AI