Offline benchmark và online evaluation không dùng cùng một metric set

Offline benchmark và online evaluation không dùng cùng một metric set A data-flow diagram generated by Archify. 01 / Nguồn dữ liệu 02 / Có sẵn những gì 03 / Metric dùng được 04 / Câu hỏi trả lời 05 / Nhịp chạy Curated goldens · dataset được biên tập · 01 / Nguồn dữ liệu Curated goldens dataset được biên tập Có expected_output · và nhãn của con người · 02 / Có sẵn những gì Có expected_output và nhãn của con người Đủ năm metric · cộng thêm metric custom · 03 / Metric dùng được Đủ năm metric cộng thêm metric custom Bản mới hơn ở đâu · so sánh giữa phiên bản · 04 / Câu hỏi trả lời Bản mới hơn ở đâu so sánh giữa phiên bản Trước release · và trong regression test · 05 / Nhịp chạy Trước release và trong regression test Live traces · traffic thật của người dùng · 01 / Nguồn dữ liệu Live traces traffic thật của người dùng Không có reference · chỉ có query và output · 02 / Có sẵn những gì Không có reference chỉ có query và output RAG Triad · ba metric referenceless · 03 / Metric dùng được RAG Triad ba metric referenceless Hệ thống còn ổn không · theo dõi chất lượng · 04 / Câu hỏi trả lời Hệ thống còn ổn không theo dõi chất lượng Liên tục · trên một phần traffic · 05 / Nhịp chạy Liên tục trên một phần traffic đã có label mở khoá reference metric dùng để so sánh chạy theo mốc không kịp gán nhãn chỉ còn ba metric dùng để giám sát chạy thường trực Legend primary data data store data flow

Offline có label nên dùng được mọi thứ

  • • Ba metric retrieval, hai metric generation và metric custom theo domain
  • • Đây là nơi so sánh hai phiên bản RAG một cách sạch sẽ
  • • Nó chạy theo mốc phát hành chứ không chạy liên tục

Production hầu như không có expected_output

  • • Trace chỉ có query, retrieval_context và actual_output
  • • Vì vậy Contextual Recall và Precision không chạy đủ cấu hình
  • • RAG Triad là bộ metric phù hợp với dữ liệu đang có

Không cần chờ đủ mười nghìn golden mới bắt đầu

  • • Có thể bắt đầu bằng RAG Triad trên trace lịch sử
  • • Rồi chọn một subset cho người gán nhãn
  • • Từ đó dựng dần bộ benchmark reference-based