Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/32/ja: Difference between revisions

Latest revision as of 07:13, 20 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

'''RAGOps''': Effective health monitoring of RAG pipelines is essential once they are deployed. When answer quality is poor, a thorough error analysis is required to determine whether the issue lies in retrieval relevancy or LLM response generation. To debug retrieval relevancy, developers need detailed information on which chunks were stored in vector databases with their associated metadata, how queries were rephrased, which chunks were retrieved, and how those chunks were ranked. Similarly, if an LLM response is incorrect, it is crucial to review the final prompt used for answer generation. For issues with citations, developers must trace back to the original document links and their corresponding chunks. RAGOps/LLMOps and evaluation frameworks, such as Ragas, are critical for providing the necessary automation to enable rapid iteration during accuracy improvement cycles in RAG pipelines.

RAGOps: RAGパイプラインが展開された後、効果的な健康監視が不可欠です。回答の質が低い場合、問題が検索の関連性にあるのか、LLMの応答生成にあるのかを判断するために、徹底的なエラー分析が必要です。検索の関連性をデバッグするには、開発者はベクターデータベースに保存されたチャンクとその関連メタデータ、クエリがどのように再構成されたか、どのチャンクが取得されたか、そしてそれらのチャンクがどのようにランク付けされたかについての詳細な情報が必要です。同様に、LLMの応答が間違っている場合、回答生成に使用された最終プロンプトを確認することが重要です。引用に関する問題がある場合、開発者は元のドキュメントリンクとそれに対応するチャンクを追跡する必要があります。RAGOps/LLMOpsおよびRagasのような評価フレームワークは、RAGパイプラインの精度向上サイクル中に迅速な反復を可能にするために必要な自動化を提供するために重要です。