Ragas
Use Ragas and Milvus or Zilliz Cloud to evaluate your RAG and GenAI applications
Используйте эту интеграцию бесплатноЧто такое рагас?
Ragas - это система, предназначенная для оценки конвейеров Retrieval Augmented Generation (RAG). Эти конвейеры представляют собой подмножество больших языковых моделей (LLM), которые используют внешние данные для улучшения контекста и ответов, генерируемых LLM.
Ragas предоставляет инструменты для оценки качества ответов систем RAG, ориентируясь на различные метрики, такие как верность, релевантность ответа, точность контекста и другие. Этот фреймворк поддерживает создание синтетических тестовых наборов данных, мониторинг приложений RAG в производстве и интеграцию с различными инструментами и платформами ИИ, такими как LangChain, LlamaIndex, Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus). Цель Ragas - упростить и количественно оценить процесс оценки конвейеров RAG для повышения их эффективности и надежности.
ragas score.png
Преимущества интеграции раг и милвуса/зиллиса
Векторные базы данных Milvus и Zilliz Cloud являются ключевыми инфраструктурными компонентами для создания RAG-приложений. Благодаря интеграции Ragas с Milvus и Zilliz Cloud разработчики могут эффективно контролировать, оценивать и совершенствовать свои конвейеры RAG. Эта интеграция также предоставляет разработчикам методологии и инструменты, необходимые для поддержания высококачественных и эффективных систем RAG.
Эта интеграция обеспечивает следующие ключевые преимущества для разработчиков:
Улучшенная оценка RAG для готовых к производству приложений: Milvus и Zilliz Cloud - широко используемые векторные базы данных для приложений корпоративного уровня, способные работать с векторами миллиардного масштаба. Интеграция Milvus/Zilliz с Ragas позволяет быстро и всесторонне оценить производительность и точность приложений RAG на больших наборах данных для реальных сценариев использования. Эта интеграция также гарантирует, что процесс оценки будет оставаться эффективным и результативным по мере роста объема данных, позволяя разработчикам создавать надежные, готовые к производству системы RAG.
Упрощенная разработка и оценка RAG: Milvus предлагает горизонтальную масштабируемость и высокую надежность, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании и совершенствовании своих приложений, не беспокоясь о сбоях в работе инфраструктуры. Zilliz Cloud, управляемый сервис Milvus, еще больше упрощает процесс, справляясь с операционными сложностями управления векторной базой данных и обеспечивая повышенную готовность предприятия. Интеграция Milvus/Zilliz с Ragas позволяет разработчикам оценивать производительность своих приложений RAG с течением времени с минимальными усилиями по кодированию. Они могут легко выявлять и решать такие проблемы, как галлюцинации в генерируемых ответах, итеративно улучшая свои приложения для поддержания высоких стандартов качества и надежности.
Используя объединенные преимущества Ragas и Milvus/Zilliz, разработчики могут более эффективно создавать, оценивать и оптимизировать высокопроизводительные приложения RAG. Такая интеграция обеспечивает надежные и прочные системы, которые предоставляют высококачественные ответы с помощью масштабных баз знаний, что в конечном итоге приводит к улучшению пользовательского опыта от приложений ИИ.
Как работает интеграция раги и милвуса/зиллиса
Разработчики могут оценить точность и запоминаемость контекстной информации, полученной из Milvus или Zilliz Cloud, а также оценить верность и релевантность контента, созданного LLM на этапе генерации. Впоследствии Ragas рассчитает взвешенный балл для оценки общего качества ответов ваших систем RAG.
Процесс оценки RAG и Ragas работает следующим образом:
Как Ragas и Zilliz Cloud работают вместе
Как использовать раги с Milvus/Zilliz Cloud