Ragas
Use Ragas and Milvus or Zilliz Cloud to evaluate your RAG and GenAI applications
Utilice esta integración de forma gratuita¿Qué son las Ragas?
Ragas es un marco diseñado para evaluar las canalizaciones de Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Estos canales son un subconjunto de aplicaciones de modelos lingüísticos extensos (LLM) que aprovechan datos externos para mejorar el contexto y las respuestas generadas por el LLM.
Ragas proporciona herramientas para evaluar la calidad de las respuestas de los sistemas RAG centrándose en diversas métricas como la fidelidad, la relevancia de las respuestas, la precisión del contexto, etc. Este marco permite generar conjuntos de datos de prueba sintéticos, supervisar aplicaciones GAR en producción e integrarse con diversas herramientas y plataformas de IA como LangChain, LlamaIndex, Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado). Ragas pretende simplificar y cuantificar el proceso de evaluación de los pipelines RAG para mejorar su eficacia y fiabilidad.
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Beneficios de las Ragas y de la integración Milvus/Zilliz
Las bases de datos vectoriales Milvus y Zilliz Cloud son componentes de infraestructura fundamentales para crear aplicaciones RAG. Mediante la integración de Ragas con Milvus y Zilliz Cloud, los desarrolladores pueden supervisar, evaluar y perfeccionar eficazmente sus procesos RAG. Esta integración también equipa a los desarrolladores con las metodologías y herramientas necesarias para mantener sistemas RAG eficaces y de alta calidad.
Esta integración proporciona los siguientes beneficios clave para los desarrolladores:
Evaluación RAG mejorada para aplicaciones listas para la producción: Milvus y Zilliz Cloud son bases de datos vectoriales ampliamente utilizadas para aplicaciones de nivel empresarial capaces de manejar vectores a escala de miles de millones. La integración de Milvus/Zilliz con Ragas permite una evaluación rápida y completa del rendimiento y la precisión de las aplicaciones RAG en grandes conjuntos de datos para casos de uso del mundo real. Esta integración también garantiza que el proceso de evaluación siga siendo eficiente y eficaz a medida que crecen los datos, lo que permite a los desarrolladores crear sistemas RAG robustos y listos para la producción.
Desarrollo y evaluación de GAR simplificados**: Milvus ofrece escalabilidad horizontal y alta fiabilidad, lo que permite a los desarrolladores centrarse en construir y perfeccionar sus aplicaciones sin preocuparse por las interrupciones de la infraestructura. Zilliz Cloud, un servicio gestionado de Milvus, simplifica aún más el proceso al encargarse de las complejidades operativas de la gestión de una base de datos vectorial y proporcionar una mejor preparación para la empresa. La integración de Milvus/Zilliz con Ragas permite a los desarrolladores evaluar el rendimiento de sus aplicaciones RAG a lo largo del tiempo con un mínimo esfuerzo de codificación. Pueden identificar y abordar fácilmente problemas como las alucinaciones en las respuestas generadas, mejorando iterativamente sus aplicaciones para mantener altos niveles de calidad y fiabilidad.
Al aprovechar los puntos fuertes combinados de Ragas y Milvus/Zilliz, los desarrolladores pueden crear, evaluar y optimizar aplicaciones RAG de alto rendimiento con mayor eficacia. Esta integración garantiza sistemas robustos y fiables que proporcionan respuestas de alta calidad con bases de conocimiento a escala masiva, lo que en última instancia conduce a una mejor experiencia de usuario de las aplicaciones de IA.
Cómo funcionan las Ragas y la integración Milvus/Zilliz
Los desarrolladores pueden evaluar la precisión y el recuerdo de la información contextual recuperada de Milvus o Zilliz Cloud y evaluar la fidelidad y relevancia del contenido generado por el LLM durante la fase de generación. Posteriormente, Ragas calculará una puntuación ponderada para medir la calidad general de las respuestas de sus sistemas GAR.
El proceso de evaluación de RAG y Ragas funciona de la siguiente manera:
Cómo trabajan juntos Ragas y Zilliz Cloud
Cómo utilizar Ragas con Milvus/Zilliz Cloud