العودة إلى الفهرس / تقييم الوكلاء
قياس جودة الاسترجاع وجودة الإجابة النهائية كلّاً على حدة
استخدم أسئلة ذات مصادر صحيحة معروفة لحساب Precision/Recall/MRR للاسترجاع منفصلة عن دقة الإجابة النهائية.
الهدف
حدد ما إذا كان التحسن أو التراجع في الاسترجاع أم في توليف الإجابة.
الخطوات
- جهّز لكل سؤال روابط المقاطع الصحيحة وإجابة مرجعية، بما في ذلك حالات التوليف متعدد الوثائق. [rag-eval]
- استخدم
evaluate_retrieval(...)في الدفتر لحساب precision وrecall وF1 وMRR؛ وشغّلevaluate_end_to_end(...)منفصلاً. [rag-eval] - اكتب نتائج كل طريقة في CSV/JSON مستقل مع تثبيت البيانات/النموذج وقارن مقاييس الاسترجاع والإجابة قبل التغيير وبعده. [rag-eval]
طريقة التحقق
يمكن إعادة إنتاج درجات/تفاصيل كل سؤال؛ ويمكن تمييز إخفاق الاسترجاع عن إخفاق الإجابة.
معالجة الأعطال
إذا صحت الإجابات وانخفض MRR، فافحص الوسوم/المصادر المكافئة؛ وإذا ارتفع الاسترجاع وانخفضت الدقة، فافحص التوليف والامتناع.
الصلاحيات
المتطلبات السابقة
- Python وبيانات اعتماد Anthropic/Voyage API ومقاطع وثائق موسومة وبيئة تقييم محلية.
الصلاحيات
- استخدم مجموعة تقييم منقحة لا تحتوي أسئلة عملاء أو وثائق غير معتمدة.
القيود
قد تنحاز الأسئلة الاصطناعية وتقييم النموذج؛ اجمع الدرجات مع فحص بشري ولا تحسن مقياس استرجاع واحداً فقط.
المصدر الأصلي المثبت
- المستودع
- anthropics/anthropic-cookbook
- مسار الملف
- capabilities/retrieval_augmented_generation/guide.ipynb
- الإيداع المثبت
9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6- تاريخ فحص المصدر
- 2026-10-14 · تمت المراجعة مقابل المصدر الأصلي المثبت
مقاييس المستودع
تعكس هذه القيم المستودع الأصلي كله، ولا تمثل إعجابات أو شعبية مهارة أو دليل منفرد.
- النجوم
- لم يُجمع
- التفرعات
- لم يُجمع
- وقت الرصد
- لم يُجمع
لا تتوفر لقطة مقاييس بعد.
الترخيص: MIT
الموضوع الرئيسي
انقل مساعد البرمجة من فهم السياق إلى التحقق من التغيير