Les bases de l'évaluation RAG : Mesurer la qualité de la récupération avec Ragas

Construire une application de Retrieval-Augmented Generation (RAG) n'est que la première étape ; s'assurer qu'elle renvoie systématiquement des réponses précises et pertinentes est le véritable défi. Sans une évaluation appropriée, les systèmes d'IA peuvent facilement halluciner ou récupérer un contexte non pertinent, ce qui entraîne de mauvaises expériences utilisateur. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts essentiels de l'évaluation RAG et de l'observabilité moderne. Vous apprendrez à mesurer systématiquement la performance de vos pipelines de récupération, à identifier les points de défaillance et à appliquer des correctifs ciblés pour améliorer la qualité globale des réponses. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de RAG, y compris les bases de données vectorielles et les modèles de récupération modernes. - Appliquer le framework Ragas pour mesurer des métriques clés telles que la précision du contexte, le rappel et la pertinence des réponses. - Intégrer Langfuse pour tracer les exécutions de LLM et surveiller efficacement la performance du pipeline. - Identifier les échecs de récupération courants et pratiquer des stratégies pour atténuer les hallucinations de l'IA. - Implémenter les bases du prompt engineering pour affiner la qualité de la génération et contrôler les sorties. - Établir des pratiques MLOps fondamentales pour l'évaluation continue de vos modèles d'IA. Le matériel commence par la terminologie de base et les définitions fondamentales avant de progresser vers des exercices écrits pratiques. Vous lirez des extraits de code étape par étape et des scénarios réalistes qui démontrent comment mettre en place des flux de travail d'évaluation robustes à partir de zéro. Conçu pour les débutants et les futurs ingénieurs ML, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable avec les frameworks d'évaluation, ce qui le rend accessible à toute personne familière avec les concepts de base de la programmation. Commencez à lire dès aujourd'hui pour vous assurer que vos applications d'IA fournissent des résultats fiables et de haute qualité.