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

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.