Avaliando e Aperfeiçoando Modelos RAG: Métricas-Chave para o Sucesso

Ao desenvolver modelos de geração de texto baseados em métricas, como os modelos RAG (Retrieval Augmented Generation), é fundamental avaliar e monitorar seu desempenho para garantir que estejam fornecendo respostas precisas e relevantes. Nesse sentido, é essencial utilizar métricas-chave para medir o desempenho do modelo e identificar oportunidades de melhoria.

Métricas para Avaliar Modelos RAG

Existem sete métricas fundamentais para avaliar modelos RAG:

1. ROUGE score: Mede a completação e recall, comparando respostas geradas com respostas humanas esperadas.
2. BLUE score: Mede a precisão, comparando palavras individuais em uma sequência com um grupo de respostas esperadas.
3. METEOR score: Fornece um score equilibrado de precisão e recall.

Além disso, é essencial monitorar o conteúdo de informações que são alimentadas no modelo, incluindo:

1. PII (Informação de Identificação Pessoal): Identificar e evitar a geração de informações pessoais, como nomes, números de telefone e correios eletrônicos.
2. HAP (Odio, Abuso e Profanação) score: Monitorar a saída do modelo para conteúdo odioso, abusivo ou profano.

Finalmente, são destacadas duas métricas relacionadas à relevância de contexto:

1. Relevância de Contexto: Garantir que a saída do modelo seja relevante para a pergunta ou tópico de entrada.
2. Relevância: Avaliar a relevância da saída do modelo para a pergunta ou tópico original.

importância de Monitorar e Aperfeiçoar

É fundamental avaliar o desempenho do modelo RAG utilizando essas métricas para garantir que ele esteja fornecendo respostas precisas e relevantes. Além disso, é essencial monitorar a saída do modelo para minimizar o risco de erros em produção. O uso dessas métricas ajuda a melhorar a performance do modelo e a reduzir a possibilidade de respostas incorretas ou enganadoras.