Dasar-Dasar Evaluasi RAG: Mengukur Kualitas Retrieval dengan Ragas

Membangun aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) hanyalah langkah pertama; memastikan aplikasi tersebut secara konsisten memberikan jawaban yang akurat dan relevan adalah tantangan yang sebenarnya. Tanpa evaluasi yang tepat, sistem AI dapat dengan mudah berhalusinasi atau mengambil konteks yang tidak relevan, yang menyebabkan pengalaman pengguna yang buruk. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep-konsep penting evaluasi RAG dan observabilitas modern. Anda akan belajar cara mengukur performa pipeline retrieval Anda secara sistematis, mengidentifikasi titik kegagalan, dan menerapkan perbaikan yang ditargetkan untuk meningkatkan kualitas respons secara keseluruhan. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep dasar RAG, termasuk vector databases dan pola retrieval modern. - Menerapkan framework Ragas untuk mengukur metrik utama seperti context precision, recall, dan relevansi jawaban. - Mengintegrasikan Langfuse untuk melacak eksekusi LLM dan memantau performa pipeline secara efektif. - Mengidentifikasi kegagalan retrieval yang umum dan mempraktikkan strategi untuk memitigasi halusinasi AI. - Mengimplementasikan dasar-dasar prompt engineering untuk menyempurnakan kualitas generasi dan mengontrol output. - Menetapkan praktik dasar MLOps untuk evaluasi berkelanjutan terhadap model AI Anda. Materi dimulai dengan terminologi inti dan definisi dasar sebelum berlanjut ke latihan tertulis yang praktis. Anda akan membaca cuplikan kode langkah demi langkah dan skenario realistis yang mendemonstrasikan cara menyiapkan alur kerja evaluasi yang kuat dari awal. Dirancang untuk pemula dan calon ML engineers, kursus ini tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan framework evaluasi, sehingga dapat diakses oleh siapa saja yang akrab dengan konsep pemrograman dasar. Mulailah membaca hari ini untuk memastikan aplikasi AI Anda memberikan hasil yang andal dan berkualitas tinggi.