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

RAGOps: Une surveillance efficace de la santé des pipelines RAG est essentielle une fois qu'ils sont déployés. Lorsque la qualité des réponses est médiocre, une analyse d'erreur approfondie est nécessaire pour déterminer si le problème réside dans la pertinence de la récupération ou dans la génération de réponses par le LLM. Pour déboguer la pertinence de la récupération, les développeurs ont besoin d'informations détaillées sur les morceaux stockés dans les bases de données vectorielles avec leurs métadonnées associées, comment les requêtes ont été reformulées, quels morceaux ont été récupérés et comment ces morceaux ont été classés. De même, si une réponse du LLM est incorrecte, il est crucial de revoir l'invite finale utilisée pour la génération de la réponse. Pour les problèmes de citations, les développeurs doivent remonter aux liens des documents originaux et à leurs morceaux correspondants. Les cadres RAGOps/LLMOps et d'évaluation, tels que Ragas, sont essentiels pour fournir l'automatisation nécessaire permettant une itération rapide lors des cycles d'amélioration de la précision dans les pipelines RAG.