Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Как мы перестали мерить качество ответов RAG-поиска «на глаз» и начали нормально сравнивать

15.04.2026 08:40:22 | Хабр
Хабы: Блог компании Gramax, Искусственный интеллект, Open source, Анализ и проектирование систем, Программирование

Если вы делаете RAG-поиск по документации или базе знаний, то рано или поздно упираетесь в проблему: хорошо найти — это еще не хорошо ответить.

База знаний, RAG, найденные чанки, LLM строит ответ. Но пользователь не знает ни про DCG, ни про Recall@10, ни про чанки вообще. Он видит только то, что написано в итоговом ответе. А проблемы начинаются именно здесь: модель может что-то проигнорировать, ответить на другом языке, добавить что-то от себя или выдать уверенный текст с иероглифами посередине.

В прошлой статье мы разбирали, как улучшали сам retrieval: чанкование, метаданные, гибридный поиск, реранкинг. Но после того как с поиском более-менее разобрались, встал другой вопрос — как вообще понять, хороший ли ответ получает пользователь?

Привет, меня зовут Дима, я делаю ИИ-функции в Gramax. В этой статье расскажу, как мы выстроили методику оценки ответов RAG-поиска. Заодно поделюсь, какая модель прямо сейчас дает лучший результат на наших задачах.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro