本文讨论不依赖于基准数据的评估指标。文章探讨了通用的以及特定于RAG、聊天机器人和摘要的评估方法。所有指标都附带Python实现。

ColBERT是用于检索的较好的嵌入模型之一。由于许多人正在构建启用RAG的人工智能应用程序，因此值得探索和使用。这个实现是一个简单和直接的复制，没有性能优化和它们所增加的复杂性。它使用HuggingFace的BERT，但实...

前Twitter CTO兼临时CEO Parag Agrawal创立了自己的AI初创公司，该公司已经获得了来自Khosla Ventures等知名风险投资公司的资助。

remoteStorage是一种将localStorage API与远程服务器相结合的技术，可以在浏览器和设备之间持久化存储数据，方便应用程序在浏览器和设备之间读写数据，保持状态的一致性。remoteStorage具有简单易用的API，可与所有J...

Retrieval Augmented Generation（RAG）是一种将外部知识融入语言模型生成中的方法。RAGatouille库允许训练和研究最先进的RAG系统。它简化了研究人员的工作，使其能够更轻松地构建检索管道，并将其应用于语言生成领...

DeepEval是一款全能的LLM应用评估框架，可让用户轻松识别和迭代不令人满意的LLM输出。它目前提供了14+种评估指标，如幻觉、摘要、G-Eval、RAGAS等，供用户以Pytest样式或组件化方式评估整个数据集。

在需要专业知识的领域中使用语言模型时，可以进行微调或使用某些检索技术。但两者都有缺点。这种新颖的方法使用自动生成的合成数据来更好地学习测试时的信息。它在标准适应基准测试中显示出比微调和RAG更好的表现。

RAGs是一款基于Streamlit开发的应用程序，可以让用户使用自然语言从数据源创建RAG流水线。用户只需要描述他们想要从RAG系统中获取的任务和参数即可。RAG可以被查询，并且它可以回答与数据相关的问题。