พื้นฐานการประเมิน RAG: วัดผลคุณภาพการดึงข้อมูลด้วย Ragas

การสร้างแอปพลิเคชัน Retrieval-Augmented Generation (RAG) เป็นเพียงขั้นตอนแรกเท่านั้น การทำให้มั่นใจว่าระบบจะส่งคืนคำตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องอย่างสม่ำเสมอคือความท้าทายที่แท้จริง หากไม่มีการประเมินที่เหมาะสม ระบบ AI อาจเกิดอาการ hallucinate หรือดึงบริบทที่ไม่เกี่ยวข้องมาได้ง่าย ซึ่งนำไปสู่ประสบการณ์การใช้งานที่ไม่ดี คอร์สเรียนแบบเน้นเนื้อหาการอ่านนี้จะนำคุณไปสู่แนวคิดที่สำคัญของการประเมิน RAG และการทำ observability สมัยใหม่ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการวัดประสิทธิภาพของ retrieval pipelines ของคุณอย่างเป็นระบบ ระบุจุดที่เกิดข้อผิดพลาด และใช้วิธีการแก้ไขที่ตรงจุดเพื่อปรับปรุงคุณภาพการตอบสนองโดยรวม สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ RAG รวมถึง vector databases และรูปแบบการดึงข้อมูลสมัยใหม่ - ใช้เฟรมเวิร์ก Ragas เพื่อวัดตัวชี้วัดหลัก เช่น context precision, recall และ answer relevancy - รวม Langfuse เพื่อติดตามการทำงานของ LLM และตรวจสอบประสิทธิภาพของ pipeline อย่างมีประสิทธิภาพ - ระบุข้อผิดพลาดในการดึงข้อมูลที่พบบ่อยและฝึกฝนกลยุทธ์เพื่อลดอาการ AI hallucinations - ปรับใช้พื้นฐาน prompt engineering เพื่อขัดเกลาคุณภาพการสร้างคำตอบและควบคุมผลลัพธ์ - สร้างแนวทางปฏิบัติพื้นฐานของ MLOps สำหรับการประเมินโมเดล AI ของคุณอย่างต่อเนื่อง เนื้อหาเริ่มต้นด้วยคำศัพท์หลักและคำจำกัดความพื้นฐานก่อนจะก้าวไปสู่แบบฝึกหัดการเขียนเชิงปฏิบัติ คุณจะได้อ่านผ่านตัวอย่างโค้ดแบบทีละขั้นตอนและสถานการณ์จริงที่แสดงวิธีการตั้งค่าเวิร์กโฟลว์การประเมินที่แข็งแกร่งตั้งแต่เริ่มต้น ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและว่าที่วิศวกร ML คอร์สนี้ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อนเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการประเมิน ทำให้ทุกคนที่คุ้นเคยกับแนวคิดการเขียนโปรแกรมพื้นฐานสามารถเข้าถึงได้ เริ่มอ่านวันนี้เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI ของคุณให้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและมีคุณภาพสูง