ارزیابی دقت پاسخ RAG با OpenAI: سنجش مبتنی بر سند

ارزیابی میزان استناد به اسناد بازیابی‌شده با قالب n8n

این قالب n8n امکان محاسبه «شاخص استناد مبتنی بر اسناد» (RAG document groundedness) را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند.

کاربرد این قالب چیست؟

اگر سیستم هوشمند شما، مانند ربات‌های گفتگو یا دستیارهای هوشمند، برای پاسخ دادن به کاربران به اسناد جمع‌آوری‌شده از یک منبع داده برداری (vector store) تکیه دارد، این ابزار به شما کمک می‌کند میزان تکیه پاسخ‌های تولیدشده به همان اسناد را سنجش کنید. این ارزیابی نشان می‌دهد آیا پاسخ‌ها صرفاً بر اساس اطلاعات بازیابی‌شده هستند یا خیر.

مزایای اصلی برای کسب‌وکار شما:

• شفافیت کیفی پاسخ‌ها: اطمینان حاصل کنید که پاسخ‌های سیستم مبتنی بر داده‌های موثق است، نه برداشت یا اختلال (hallucination).
• سنجش و بهبود عملکرد مدل‌ها: امتیاز پایین می‌تواند نشان‌دهنده نیاز به بهبود مدل یا پرسش (prompt) باشد.
• یکپارچه با n8n: قابلیت استفاده ساده در بستر n8n و سازگار با نسخه ۱.۹۴ به بالا.

روش عملکرد

۱. دریافت پاسخ‌های هوش مصنوعی و اسناد بازیابی‌شده‌. ۲. بررسی وجود اطلاعاتی در پاسخ که در اسناد ذکر نشده. ۳. استفاده از مدل زبانی پیشرفته (LLM) برای تطبیق و امتیازدهی.

با این قالب می‌توانید به‌راحتی سطح استناد و انطباق پاسخ‌ها با اسناد اصلی را ارزیابی و کنترل کنید تا دقت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خود را ارتقا دهید.