はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと（仮名）です。 LLMで何かしたい勢のみなさま、検索拡張生成こと RAG (Retrieval Augmented Generation)、やってますか？ 自社で持っているデータを使ってエンタープライズサーチを実現したい、それができればきっと無敵。そう考えて色々やろうとしているんじゃないでしょうか。私です。 RAGを使って意図した出力を得られるようにするには、十分なデータセットを準備したりパラメータを変更しながらチューニングをするなど、地道な作業が必要となります。 開発ライフサイクルにおける評価・テストステップで有効な、評価用フレームワーク RAGAS を使ってみましたので、本記事ではそれについてまとめます。 RAGASとは RAGパイプラインを評価/テストするためのフレームワークです。 パイプラインを構築するためのツールは多く
本記事では、RAG評価ツールの「RAGAS」の論文ついてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しており、その中でもRAG精度の評価は非常に重要です。 この記事は何 この記事は、「RAGAS」についての論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。RAGASはツールとして有名ではあるものの、RAGASの論文を読んだことがある方は多くなさそうです。 RAGASとは、おそらく今、一番有名なRAG評価ツールです。同様のツールとして、他にはLangSmithやARESが有名かと思いますが、他の開発者と話をしていても、評価ツールとして一番に名前が上がりやすいのは、やはりRAGASです。 また、今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー R
【AOAI】RAGパイプラインの構築から評価フェーズまでの実装を一挙解説！【Ragas】 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回もRAGの構築に関する記事を書いていきます！ これまでも何本かRAGに関して書いてきましたが、 今回はそれらの集大成として、PDFを外部情報とするRAGを実装し、Ragasで評価するところまで、ソースコードと合わせて一挙ご紹介していこうと思います。 これを読めば、今日からRAGが構築ができるような記事になってます！ ぜひ最後までご覧ください！ はじめに 今回一番伝えたいことは、「評価を回しながらRAGの開発を進めてください！！」 という事です。 RAGというと、どうしても回答を出す部分に注目が行きがちですが、評価の方も非常に大切です。 生成AIを利用していることもあり、RAGの回答内容は不安定であるため、人間が評価するのが難しいことがよく言われています。 更にRAGを構築する要素の設計は多岐にわたります。 プロンプト変更 チャンキング戦
最近RAGをいじっています。 www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com 大体評価周りに関して何したら良いかはわかってきた気がするので、今度は精度に関するトラッキングをしていきたいと思います。 というわけで前回までのRagasやLlamaIndexに加えて、今回はLangfuseを使ってみたいと思います。 Langfuse LlamaIndexを使う際の他のObserbability系のツール お値段 使ってみる まずはただ使ってみる Ragasの出力を記録する 使ったnotebook 参考文献 感想 Langfuse Langfuseは、OSSとして開発されているLLMエンジニアリングプラットフォームです。 langfuse.com Langfuse is an open-source LLM engine
【Ragas】日本語QAテストセットがうまく自動生成されない問題とその回避方法について｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
こんにちは、メディア研究開発センターの植木です。本記事では、RAGアプリケーションの性能評価ツールとして普及しつつあるPythonライブラリ「Ragas」の概要に触れたのち、日本語文書を用いる際に起きる問題とその回避方法について説明します。 Ragasとは？RAGアプリケーションの性能評価を主な目的としたPythonライブラリです。LangChainとの相性がよく、RAG用のQAテストセット生成から性能評価まで一貫して実施できます。 Ragasにできること文書データからのQAテストセット自動生成 手元の文書（例：社内マニュアル、技術ドキュメントなど）から、自動で質問・回答ペア（QAテストセット）を生成できます。 RAGアプリケーションの性能評価 QAテストセットを用いて、RAGアプリケーションの「検索精度」「回答の正確性」などを評価できます。 RagasにできないことRAGアプリケーション
この前はPhoenixを使ってRAGの実験管理をしてみました。 とはいうものの、Phoenixに事前定義された機能で評価をしただけなので、今回改めてRAGアプリケーションの精度評価について考えてみようと思います。 RAGの評価周りでよく知られたツールとしてRagasがありますが、今回はこちらを使いながら評価について勉強してみようと思います。 Ragas Ragasで用いる評価指標 基本的な評価指標 Faithfulness Answer relevancy Context recall, Context precision Context Relevancy Context entities recall やってみる 評価 今回使用したnotebook 参考文献 感想 Ragas この記事の本題であるRAGの評価について入っていきたいと思います。 github.com docs.ragas
GitHub - explodinggradients/ragas: Supercharge Your LLM Application Evaluations 🚀
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[Dify]RAGを評価するためにDify+langfuse+Ragasで連携してみた - Qiita
はじめに Difyで作成したRAGを評価する方法が、今のところ見つけられなかったのでここに残しておきます。 評価するための連携方法を書くだけで、評価自体のことはほとんど書いていません。 Ragasについて Ragasに関しては別ブログで記載しているのでそちらをご覧いただければと思います。 ここでも少し記載しておこうと思います。 Ragasで使用できる指標はいくつかあります。 Faithfulness Answer relevancy Context recall Context precision Context relevancy Answer semantic similarity Answer correctness etc … Ragasではこの中でもRAGを評価する時に重要だとされる4つの指標を使います。 RAGはRetrievalとGenerationの二つのプロセスに分かれま
![[Dify]RAGを評価するためにDify+langfuse+Ragasで連携してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bdd9bca8f7066067640983f6f0d16b4020b7b908/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNzYxMTUlMkY3MzlkODBlNTk4NDBhNjdhMWJhMWJiZGQ0OTMwZTMxYzRkY2FhMmNlJTJGeF9sYXJnZS5wbmclM0YxNjEzMDMzODcyP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz04MTU1ZTFkNmMzNjkzMmExY2I2YzEzOGRkNzEzMmE2Mw%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1ddc7f5af67f70ad3052f49da9b36ece%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCRGlmeSU1RFJBRyVFMyU4MiU5MiVFOCVBOSU5NSVFNCVCRSVBMSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFMyU4MSU5RiVFMyU4MiU4MSVFMyU4MSVBQkRpZnklMkJsYW5nZnVzZSUyQlJhZ2FzJUUzJTgxJUE3JUU5JTgwJUEzJUU2JTkwJUJBJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjNGRkZGRkYmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9OTQ4ZTJiOGE0YzM4MDU1MDc1NjU5MWYwZWY2ZDViODg%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBodWRlYmFrb25vbmFrYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWI2NTVlNmIzMjUzOTM5M2IwYzFiN2FjNjhkY2NmYmJm%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7654bdbe1c56e63b922fcc99c92aa8a1)
Editor's Note: This post was written in collaboration with the Ragas team. One of the things we think and talk about a lot at LangChain is how the industry will evolve to identify new monitoring and evaluation metrics that evolve beyond traditional ML ops metrics. Ragas is an exciting new framework that helps developers evaluate QA pipelines in new ways. This post shows how LangSmith and Ragas can
Ragas
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
ターミナルに langfuse-server-1 | ✓ Ready in XXXXms といった表示がされたら無事に起動しています。ChromeなどのWebブラウザを立ち上げて、localhost:3000 にHTTPでアクセスしてみましょう。 最初に自分用のユーザー、Organization（組織）、Projectを作成しましょう。名前は好きな文字列で大丈夫です。 RAGアプリをLangfuseで監視してみる シンプルなRAGアプリをLangChainで記述し、実行結果をLangfuseに表示してみましょう。 先ほどのLangfuseとは全く別の場所で大丈夫なので、以下のPythonファイルを作成してみます。 # 必要なライブラリのインポート import os from dotenv import load_dotenv from langchain_core.prompts imp
概要 本記事ではRAGASの概念や評価方法について論文や公式ドキュメンテーションの引用を交えながらざっくり解説していきます。 RAGASとは RAGAS (Retrieval Augmented Generation Assessment)は2023年9月に提案されたRAGの評価を行うためのフレームワークです。 RAGASの特徴として、 多角的な視点でRAGシステムの評価を行う 関連性の高いコンテキストを取得できているかどうか LLMが取得したコンテキストを忠実に活用できているか 生成した回答の品質が高いかどうか コンテキストについてアノテーションデータを必要としない（RAGにおいてどのコンテキストを取得することが正解なのかを定めなくて良い） があります。 Evaluating RAG architectures is, however, challenging because there
Evaluate Amazon Bedrock Agents with Ragas and LLM-as-a-judge | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Evaluate Amazon Bedrock Agents with Ragas and LLM-as-a-judge AI agents are quickly becoming an integral part of customer workflows across industries by automating complex tasks, enhancing decision-making, and streamlining operations. However, the adoption of AI agents in production systems requires scalable evaluation pipelines. Robust agent evaluation enables you to gauge
RAG精度評価の定番ツール「Ragas」にAWSのBedrockで入門しよう！（v0.2対応） - Qiita
RAG評価の定番ツール「Ragas」とは？ みなさん、生成AIでアプリ作ってますか？ そろそろRAGを使ったチャットボットみたいなPoCはやり飽きてきた方も多いのではないでしょうか。 PoCから本番運用へ移行するためには、RAGを使ったテキスト生成結果がユーザーにとって価値ある品質になっているか、「評価」をうまく行う必要があります。 様々な生成結果を実際のユーザーに評価してもらえるなら最高ですが、膨大なパターンを検証したり、アプリや参照データの日々の変化に追従して試験し続けるのは人力だと辛いものがあります。そこで有用なツールが「Ragas」です。 Ragasは簡単に言うと、Python言語用のライブラリです。GitHub上でコードが公開されており、誰でも無料で試すことができます。 Ragasの思想とできること Ragasでは「メトリクス駆動開発」というコンセプトのもと、LLMアプリの性能評
イベントページ：https://studyco.connpass.com/event/318107/
RAGのパイプラインを評価するフレームワーク"RAGAS"でテストデータの作成から評価までを行ってみました。 - CCCMKホールディングス TECH LABの Tech Blog
こんにちは、CCCMKホールディングスTECH LAB三浦です。 先日は母の日でした。母の日って海外が発祥のイベントなんですよね。世界ではどんな風に母の日をお祝いしているのか、一度調べてみたいな、と思いました。 Large Language Model(LLM)が学習していない情報について回答させるテクニックとして、Retrieval Augmented Generation(RAG)があります。RAGが必要になるケースは結構あるのですが、RAGによってどれだけ質問に正しく回答出来ているのかという定量的な評価が出来ていないな、という課題感を持っています。 RAGはベースのプロンプトの作り方や関連情報の格納の仕方などに結構工夫出来るポイントがあるのですが、それらの工夫を施すことによってRAGの性能がどれだけ良くなったのかをこれまで人の感覚に基づいて評価してきました。この方法だと評価が人によっ
本パートの概要 これまでのパートでRAGの評価の重要性と、自動評価の代表的なライブラリであるRagasにおける計算方法の紹介を行ってきました。本パートでは、私（鈴木）がマニュアルでつけたスコアとRagasの評価の数値をの相関を取ることでRagasの評価値は私の感覚とどれほど近しいものなのかを定量評価し、Ragasの有用性を調べました。 RAGの評価：評価の必要性と問題点 RAGの評価：RAGの計算指標とRagasでの計算方法 RAGの評価：Ragasの有用性の評価 (本パート) Ragasの評価の実験 この記事では前回紹介したRagasが実際にどれくらい有用なのかを評価するために、Ragasの結果が私の感覚とどれくらい近いのか定量的に評価しました。 手順 評価用の独自のデータセットをマニュアルで作成の上、Ragasによって算出された指標と私の感覚による評価スコアとの対比を通じて、Ragas
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RAG評価ツールの "RAGAS" を使って、RAGパイプラインの性能を測定する - Qiita
RAG評価ツール「RAGAS」の論文を読む
Langfuse + RagasでRAGの精度管理 - Re:ゼロから始めるML生活
RAGの評価をRagasを使ってやってみる - Re:ゼロから始めるML生活
Evaluating RAG pipelines with Ragas + LangSmith
生成AIアプリの出力をRagasで評価して、LangfuseでGUI監視しよう！ - Qiita
LlamaIndexによるRAGの改良状況をragasで計測！ #LlamaIndex #AI #LLM #ragas - クリエーションライン株式会社
RAGAS：9つの指標と評価方法をコードを見ながらざっくり解説する
RAGの評価フレームワーク「Ragas」をさくっとキャッチアップ
RAGの評価：Ragasの有用性の評価 - Beatrust techBlog