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

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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: Eine effektive Gesundheitsüberwachung von RAG-Pipelines ist unerlässlich, sobald sie eingesetzt werden. Wenn die Antwortqualität schlecht ist, ist eine gründliche Fehleranalyse erforderlich, um festzustellen, ob das Problem in der Relevanz der Abfrage oder in der Generierung der LLM-Antwort liegt. Um die Relevanz der Abfrage zu debuggen, benötigen Entwickler detaillierte Informationen darüber, welche Chunks mit ihren zugehörigen Metadaten in Vektordatenbanken gespeichert wurden, wie Abfragen umformuliert wurden, welche Chunks abgerufen wurden und wie diese Chunks bewertet wurden. Ebenso ist es wichtig, bei einer falschen LLM-Antwort das endgültige Prompt zu überprüfen, das für die Antwortgenerierung verwendet wurde. Bei Problemen mit Zitaten müssen Entwickler zu den ursprünglichen Dokumentenlinks und ihren entsprechenden Chunks zurückverfolgen. RAGOps/LLMOps und Bewertungsframeworks wie Ragas sind entscheidend, um die notwendige Automatisierung bereitzustellen, die eine schnelle Iteration während der Genauigkeitsverbesserungszyklen in RAG-Pipelines ermöglicht.