ラガスとは何か？
Ragasは、検索拡張生成(RAG)パイプラインを評価するために設計されたフレームワークである。これらのパイプラインは、大規模言語モデル（LLMアプリケーションのサブセットであり、LLMによって生成されるコンテキストと応答を強化するために外部データを活用する。
Ragasは、忠実度、解答の関連性、文脈の精度など、様々なメトリクスに注目することで、RAGシステムの解答品質を評価するためのツールを提供します。このフレームワークは、合成テストデータセットの生成、実稼働中のRAGアプリケーションの監視、LangChain、LlamaIndex、Milvus、Zilliz Cloud (the managed Milvus)のような様々なAIツールやプラットフォームとの統合をサポートします。Ragasは、RAGパイプラインの評価プロセスを簡素化・定量化し、その有効性と信頼性を向上させることを目的としています。
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ラガとミルバス／ジリズの統合のメリット
MilvusおよびZilliz Cloudのベクターデータベースは、RAGアプリケーションを構築するための極めて重要なインフラストラクチャ・コンポーネントです。RagasをMilvusおよびZilliz Cloudと統合することにより、開発者はRAGパイプラインを効率的に監視、評価、改良することができます。この統合はまた、開発者が高品質で効果的なRAGシステムを維持するために必要な方法論とツールを提供します。
この統合は、開発者に次のような主なメリットをもたらします：
本番アプリケーションのためのRAG評価の強化**：MilvusとZilliz Cloudは、億単位のベクターを扱えるエンタープライズグレードのアプリケーションで広く使用されているベクターデータベースです。Milvus/ZillizとRagasを統合することで、実際のユースケースにおける大規模データセットでのRAGアプリケーションのパフォーマンスと精度を迅速かつ包括的に評価することができます。また、この統合により、データが増大しても評価プロセスが効率的かつ効果的であることが保証され、開発者は堅牢で生産準備の整ったRAGシステムを構築することができます。
合理化されたRAG開発と評価**：Milvusは水平方向のスケーラビリティと高い信頼性を提供するため、開発者はインフラの中断を心配することなく、アプリケーションの構築と改良に集中することができます。MilvusのマネージドサービスであるZilliz Cloudは、ベクターデータベースの管理に伴う運用の複雑さを処理し、エンタープライズ対応力を強化することで、プロセスをさらに簡素化します。Milvus/ZillizとRagasの統合により、開発者は最小限のコーディング作業でRAGアプリケーションのパフォーマンスを経時的に評価することができます。開発者は、生成された答えの幻覚のような問題を簡単に特定し、対処することができ、アプリケーションを反復的に改善し、高い品質と信頼性を維持することができます。
RagasとMilvus/Zillizの統合された強みを活用することで、開発者は高パフォーマンスのRAGアプリケーションをより効果的に構築、評価、最適化することができます。この統合により、大規模なナレッジベースで高品質な回答を提供する堅牢で信頼性の高いシステムが保証され、最終的にAIアプリケーションによるユーザーエクスペリエンスの向上につながります。
ラガとミルバス／ジリズの統合の仕組み
開発者は、MilvusやZilliz Cloudから取得した文脈情報の精度と想起を評価し、生成段階でLLMが生成したコンテンツの忠実性と関連性を評価することができます。Ragasはその後、RAGシステムの全体的な回答品質を測定するための加重スコアを計算します。
RAGとRagasの評価プロセスは以下のように動作します：
RagasとZilliz Cloudの連携方法](https://assets.zilliz.com/How_Ragas_and_Zilliz_Cloud_work_together_2_974384a10f.png)
Milvus/Zillizクラウドでラガを使う方法