Ragas
Use Ragas and Milvus or Zilliz Cloud to evaluate your RAG and GenAI applications
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è il Ragas?
Ragas è un framework progettato per valutare le pipeline di Retrieval Augmented Generation (RAG). Queste pipeline sono un sottoinsieme di applicazioni di grandi modelli linguistici (LLM che sfruttano dati esterni per migliorare il contesto e le risposte generate dall'LLM.
Ragas fornisce strumenti per valutare la qualità delle risposte dei sistemi RAG, concentrandosi su varie metriche come fedeltà, rilevanza delle risposte, precisione del contesto e altro. Questo framework supporta la generazione di set di dati sintetici di prova, il monitoraggio delle applicazioni RAG in produzione e l'integrazione con vari strumenti e piattaforme di IA come LangChain, LlamaIndex, Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito). Ragas mira a semplificare e quantificare il processo di valutazione delle pipeline RAG per migliorarne l'efficacia e l'affidabilità.
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Benefici dell'integrazione di Ragas e Milvus/Zilliz
I database vettoriali Milvus e Zilliz Cloud sono componenti infrastrutturali fondamentali per la realizzazione di applicazioni RAG. Integrando Ragas con Milvus e Zilliz Cloud, gli sviluppatori possono monitorare, valutare e perfezionare in modo efficiente le loro pipeline RAG. Questa integrazione fornisce inoltre agli sviluppatori le metodologie e gli strumenti necessari per mantenere sistemi RAG efficaci e di alta qualità.
Questa integrazione offre agli sviluppatori i seguenti vantaggi chiave:
Valutazione RAG migliorata per applicazioni pronte per la produzione: Milvus e Zilliz Cloud sono database vettoriali ampiamente utilizzati per applicazioni di livello aziendale in grado di gestire vettori su scala miliardaria. L'integrazione di Milvus/Zilliz con Ragas consente una valutazione rapida e completa delle prestazioni e dell'accuratezza delle applicazioni RAG su grandi set di dati per casi d'uso reali. Questa integrazione garantisce inoltre che il processo di valutazione rimanga efficiente ed efficace anche quando i dati crescono, consentendo agli sviluppatori di costruire sistemi RAG robusti e pronti per la produzione.
Sviluppo e valutazione di RAG semplificati**: Milvus offre una scalabilità orizzontale e un'elevata affidabilità, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione e sul perfezionamento delle applicazioni senza preoccuparsi delle interruzioni dell'infrastruttura. Zilliz Cloud, un servizio gestito di Milvus, semplifica ulteriormente il processo gestendo le complessità operative della gestione di un database vettoriale e fornendo una maggiore prontezza aziendale. L'integrazione di Milvus/Zilliz con Ragas consente agli sviluppatori di valutare le prestazioni delle loro applicazioni RAG nel tempo con un minimo sforzo di codifica. Possono facilmente identificare e risolvere problemi come le allucinazioni nelle risposte generate, migliorando iterativamente le loro applicazioni per mantenere elevati standard di qualità e affidabilità.
Sfruttando i punti di forza combinati di Ragas e Milvus/Zilliz, gli sviluppatori possono costruire, valutare e ottimizzare le applicazioni RAG ad alte prestazioni in modo più efficace. Questa integrazione garantisce sistemi robusti e affidabili che forniscono risposte di alta qualità con basi di conoscenza su larga scala, portando in ultima analisi a una migliore esperienza dell'utente con le applicazioni di intelligenza artificiale.
Come funziona l'integrazione di Ragas e Milvus/Zilliz
Gli sviluppatori possono valutare la precisione e il richiamo delle informazioni contestuali recuperate da Milvus o Zilliz Cloud e valutare la fedeltà e la pertinenza dei contenuti generati dal LLM durante la fase di generazione. Ragas calcolerà successivamente un punteggio ponderato per misurare la qualità complessiva delle risposte dei vostri sistemi RAG.
Il processo di valutazione di RAG e Ragas funziona come segue:
Come Ragas e Zilliz Cloud lavorano insieme
Come utilizzare i ragas con Milvus/Zilliz Cloud