Ragas
Use Ragas and Milvus or Zilliz Cloud to evaluate your RAG and GenAI applications
Utilize esta integração gratuitamenteO que são Ragas?
O Ragas é um quadro concebido para avaliar as condutas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Estas condutas são um subconjunto de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM) que utilizam dados externos para melhorar o contexto e as respostas geradas pelo LLM.
O Ragas fornece ferramentas para avaliar a qualidade das respostas dos sistemas RAG, centrando-se em várias métricas, como a fidelidade, a relevância das respostas, a precisão do contexto, etc. Esta estrutura suporta a geração de conjuntos de dados de teste sintéticos, a monitorização de aplicações RAG em produção e a integração com várias ferramentas e plataformas de IA, como LangChain, LlamaIndex, Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerido). O Ragas visa simplificar e quantificar o processo de avaliação dos pipelines RAG para melhorar a sua eficácia e fiabilidade.
ragas score.png
Benefícios das Ragas e da integração Milvus/Zilliz
As bases de dados vectoriais Milvus e Zilliz Cloud são componentes de infraestrutura essenciais para a criação de aplicações RAG. Ao integrar o Ragas com o Milvus e o Zilliz Cloud, os programadores podem monitorizar, avaliar e aperfeiçoar eficazmente os seus pipelines RAG. Esta integração também equipa os programadores com as metodologias e ferramentas necessárias para manter sistemas RAG eficazes e de alta qualidade.
Essa integração oferece os seguintes benefícios principais para os desenvolvedores:
Avaliação melhorada de RAG para aplicações prontas para produção: O Milvus e o Zilliz Cloud são bases de dados vectoriais amplamente utilizadas para aplicações de nível empresarial capazes de lidar com vectores à escala de milhares de milhões. A integração do Milvus/Zilliz com o Ragas permite uma avaliação rápida e abrangente do desempenho e da precisão das aplicações RAG em grandes conjuntos de dados para casos de utilização no mundo real. Essa integração também garante que o processo de avaliação permaneça eficiente e eficaz à medida que os dados crescem, permitindo que os desenvolvedores criem sistemas RAG robustos e prontos para a produção.
Desenvolvimento e avaliação simplificados de RAG**: O Milvus oferece escalabilidade horizontal e elevada fiabilidade, permitindo que os programadores se concentrem na criação e aperfeiçoamento das suas aplicações sem se preocuparem com interrupções na infraestrutura. O Zilliz Cloud, um serviço gerido do Milvus, simplifica ainda mais o processo ao lidar com as complexidades operacionais da gestão de uma base de dados vetorial e ao proporcionar uma maior prontidão empresarial. A integração do Milvus/Zilliz com o Ragas permite que os programadores avaliem o desempenho das suas aplicações RAG ao longo do tempo com um esforço mínimo de codificação. Podem facilmente identificar e resolver problemas como alucinações nas respostas geradas, melhorando iterativamente as suas aplicações para manter elevados padrões de qualidade e fiabilidade.
Ao aproveitar os pontos fortes combinados do Ragas e do Milvus/Zilliz, os programadores podem criar, avaliar e otimizar aplicações RAG de elevado desempenho de forma mais eficaz. Esta integração garante sistemas robustos e fiáveis que fornecem respostas de alta qualidade com bases de conhecimento em grande escala, conduzindo, em última análise, a uma melhor experiência do utilizador com aplicações de IA.
Como funciona a integração das Ragas e Milvus/Zilliz
Os programadores podem avaliar a precisão e a recuperação das informações contextuais extraídas do Milvus ou do Zilliz Cloud e avaliar a fidelidade e a pertinência dos conteúdos gerados pelo LLM durante a fase de geração. O Ragas calcula posteriormente uma pontuação ponderada para medir a qualidade global das respostas dos seus sistemas RAG.
O processo de avaliação do RAG e do Ragas funciona da seguinte forma:
Como o Ragas e o Zilliz Cloud trabalham em conjunto
Como usar Ragas com Milvus/Zilliz Cloud