Deepchecks: un framework per la valutazione dei sistemi RAG

È stato lanciato un nuovo framework chiamato Deepchecks per valutare i sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG), che integrano grandi modelli linguistici con il recupero di conoscenze esterne. Questo framework affronta le difficoltà nella valutazione delle applicazioni RAG derivanti dalla natura imprevedibile degli output generati e dalla complessa relazione tra le componenti di recupero e generazione. Deepchecks utilizza una strategia completa, inclusa l'analisi delle cause profonde e il monitoraggio in produzione, per garantire che soddisfi i requisiti applicativi specifici. Il suo obiettivo è stabilire una solida base per valutare l'affidabilità, la pertinenza e la soddisfazione dell'utente nei sistemi RAG in vari settori, tra cui sanità, finanza e servizio clienti. L'articolo che descrive Deepchecks è stato presentato su arXiv ed è ora accessibile per la revisione.