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

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。