DevTools for language models — predicting the future
Anywhere developers go, DevTools reliably follow. In the last few months, a horde of developers has been hacking away at Foundation Models (FMs). The initial wave of DevTools has cropped up to enable those developers to iterate more quickly and build amazing features. In this blog, we’ll explore the thriving ecosystem of tools cropping up around large language models (LLMs), and dive into what too
RAG評価ツール ragas を試す｜npaka
RAG評価ツール「ragas」を試したので、まとめました。 1. ragas「ragas」は、「RAG」 (Retrieval Augmented Generation) パイプラインを評価するためのフレームワークです。「RAG」は外部データを使用してLLMのコンテキストを拡張するLLMアプリケーションです。「ragas」はこのパイプラインを評価して、パフォーマンスを定量化します。 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) RAGパイプラインの準備。 今回は、以下の記事で作成した、ELYZAのRAGパイプラインを使います。 (2) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install ragas datasets(3) 環境変数の準備。 「ragas」は「OpenAI API」で評価します。 import os import
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