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评估 GENAI 应用程序质量的方法.pdf

上传人: 张** 编号:167604 2024-06-15 30页 865.72KB

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本文主要讨论了在Databricks中构建高质量生成性人工智能(GenAI)应用程序的方法和评估策略。文章强调了迭代改进、定义和测量质量、以及部署预候选的重要性。关键点包括: 1. **迭代质量评估**:通过持续的质量评估和迭代,提高GenAI应用程序的质量。 2. **成本与质量**:在质量保证和成本效益之间找到平衡。 3. **RAG链**:使用RAG链(一种知识图谱推理技术)来检索支持数据并促进生成模型。 4. **评估集**:创建代表性强、挑战性高、持续更新的评估集以测试模型能力。 5. **评估指标**:定义和测量数据完整性、一致性、检索相关性、精度、召回率、响应正确性、基础性和毒性安全。 6. **性能指标**:考虑系统性能,如延迟和成本。 7. **LLM作为评委**:利用大型语言模型作为内置评分标准,以评估生成响应的准确性、相关性和基础性。 8. **Mosaic AI Agent Evaluation**:介绍Mosaic AI Agent Evaluation框架,用于构建和部署Databricks中的高质量GenAI应用程序。 通过这些策略和工具,开发者可以确保其GenAI应用程序在生产环境中表现良好,同时满足用户需求并保持高质量标准。
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