معرفی Open RAG Eval: فرم‌ورک جدید برای ارزیابی علمی سیستم‌های RAG در حوزه هوش مصنوعی
با ظهور سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پیچیدگی روزافزون فناوری‌های مرتبط، ارزیابی دقیق عملکرد این سیستم‌ها به یک ضرورت حیاتی تبدیل شده است. یکی از ابزارهای پیشگام در این زمینه، فرم‌ورک Open RAG Eval است که امروز توسط شرکت Vectara، با همکاری پروفسور جیمی لین و تیم تحقیقاتی دانشگاه واترلو، به صورت متن‌باز عرضه شد.
چالش‌های ارزیابی سیستم‌های RAG
سیستم‌های RAG (سیستم‌های تولید مبتنی بر بازیابی اطلاعات) به‌منظور دستیابی به دقت بالا در پاسخ‌گویی و جلوگیری از خطاهای موسوم به “توهمات” یا تولید اطلاعات نادرست توسعه‌یافته‌اند. با این حال، چالشی جدی که پیش روی سازمان‌ها قرار گرفته این است که ارزیابی عملکرد این سیستم‌ها، اغلب به صورت ذهنی و بر اساس مقایسه‌های ساده انجام می‌شود. نبود یک روش علمی و قابل تکرار برای اندازه‌گیری موفقیت این سیستم‌ها، مانع بزرگی در مسیر بهبود عملکرد آنها بوده است.
نوآوری‌های Open RAG Eval
فرم‌ورک Open RAG Eval با هدف حل این مشکل توسعه یافته و ارزیابی سیستم‌های RAG را وارد مرحله‌ای تازه کرده است. این فرم‌ورک، فرایند ارزیابی را از مقایسه‌های ذهنی به یک روش علمی و سیستماتیک تبدیل می‌کند. معیارهای اصلی این ارزیابی شامل دقت بازیابی اطلاعات، کیفیت تولید محتوا و نرخ توهمات هستند که به طور جامع عملکرد کل زنجیره RAG را بررسی می‌کنند.
از ویژگی‌های برجسته این فرم‌ورک می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
– ارزیابی انتها به انتها: این ابزار تمام مراحل سیستم RAG، از مدل‌های جاسازی (Embedding Models) گرفته تا سازوکارهای بازیابی و تولید توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، را مورد سنجش قرار می‌دهد.
– استفاده از LLM برای خودکارسازی ارزیابی: Open RAG Eval با استفاده از تکنیک‌های مهندسی پرامپت و برنامه‌نویسی پیشرفته در پایتون، وظایف ارزیابی مانند شناسایی اطلاعات کلیدی («ناگت‌ها») و اندازه‌گیری توهمات را به صورت خودکار انجام می‌دهد.
محوریت علمی و مشارکت متن‌باز
یکی از نکات متمایزکننده این فرم‌ورک، بنیان علمی آن است که بر پایه دانشکار بازیابی اطلاعات و تحقیقات دانشگاهی توسعه یافته، نه روش‌های تجربی و بی‌پایه. همچنین رویکرد متن‌باز این ابزار نشان‌دهنده دعوت به مشارکت جمعی برای ارتقاء و بهبود روش‌های ارزیابی است. ام عمادالله، مدیرعامل و یکی از بنیان‌گذاران Vectara، در این خصوص تأکید کرد: «ما نمی‌خواهیم این ابزار تنها متعلق به Vectara باشد؛ بلکه می‌خواهیم دیگر شرکت‌ها و مؤسسات نیز در توسعه آن سهم داشته باشند تا بتوانیم سیستم‌های RAG را به‌درستی پیش ببریم.»
اهمیت ارزیابی علمی برای تصمیم‌گیران فنی
برای مدیران و تصمیم‌گیران فنی، Open RAG Eval فرصتی ارزشمند برای شناسایی نقاط ضعف سیستم‌های RAG و بهینه‌سازی آنها فراهم می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از این فرم‌ورک، معیارهای پایه‌ای برای ارزیابی سیستم‌های کنونی خود تعریف کرده و از ارزیابی مکرر برای اعمال تغییرات هدفمند بهره ببرند. این رویکرد تکرارشونده، جایگزین روش‌های آزمون و خطا شده و تصمیم‌گیری را بر اساس داده‌های واقعی ممکن می‌سازد.
برنامه‌های آینده
هرچند نسخه فعلی فرم‌ورک بر ارزیابی متمرکز است، نقشه راه توسعه شامل قابلیت‌های بهینه‌سازی خودکار است که بر اساس نتایج تحلیل‌ها پیشنهادهایی برای بهبود تنظیمات سیستم ارائه می‌کند. همچنین نسخه‌های آینده ممکن است شامل ارزیابی هزینه‌ها برای کمک به سازمان‌ها در دستیابی به تعادل بهینه بین عملکرد و هزینه باشند.
جمع‌بندی
عرضه فرم‌ورک Open RAG Eval آغازگر دوره‌ای جدید در ارزیابی علمی سیستم‌های هوش مصنوعی است. چه سازمان‌های پیشرو در پذیرش هوش مصنوعی و چه شرکت‌های تازه‌کار در این حوزه، با بهره‌گیری از این ابزار می‌توانند به صورت ساختارمند و مبتنی بر داده، از خطاهای پرهزینه جلوگیری کرده و مسیر موفقیت را هموار کنند.
برای اطلاع بیشتر درباره جدیدترین پیشرفت‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی، به بخش اخبار سایت بینا ویرا مراجعه کنید!