Оценка качества RAG: практические метрики и подходы
Внедрение RAG-системы — это отправная точка для непрерывного цикла улучшений. Чтобы понимать, насколько решение действительно приносит пользу пользователям и бизнесу, необходимо регулярно измерять качество его работы.
Оценка RAG сложна: корректных ответов может быть несколько, а ошибка способна возникнуть как на этапе извлечения информации (retrieval), так и на этапе генерации (generation). Поэтому для объективной картины требуется набор взаимодополняющих метрик.
Далее ML-инженер в Embedika, Никита Кравчук, расскажет о ключевых подходах, которые применяются на практике.
Внедрение RAG-системы — это отправная точка для непрерывного цикла улучшений. Чтобы понимать, насколько решение действительно приносит пользу пользователям и бизнесу, необходимо регулярно измерять качество его работы.
Оценка RAG сложна: корректных ответов может быть несколько, а ошибка способна возникнуть как на этапе извлечения информации (retrieval), так и на этапе генерации (generation). Поэтому для объективной картины требуется набор взаимодополняющих метрик.
Далее ML-инженер в Embedika, Никита Кравчук, расскажет о ключевых подходах, которые применяются на практике.
🔥13👍6❤3💯3😍1
Как качество RAG влияет на бизнес-результаты: от метрик к эффекту
Оценка RAG-системы с помощью метрик, которые мы рассматривали в нашем прошлом посте — это не просто техническая процедура. Каждый показатель напрямую связан с эффективностью конкретных бизнес-процессов, затратами и рисками.
Мониторинг качества необходим на всем жизненном цикле решения: от этапа пилота и выбора архитектурных подходов до промышленной эксплуатации и масштабирования.
Сегодня мы наглядно покажем, как изменения в метриках отражаются на реальных бизнес-показателях и почему управление ими становится задачей не только ML-команды, но и бизнеса.
Рассказали больше в карточках к этому посту! 👉
Оценка RAG-системы с помощью метрик, которые мы рассматривали в нашем прошлом посте — это не просто техническая процедура. Каждый показатель напрямую связан с эффективностью конкретных бизнес-процессов, затратами и рисками.
Мониторинг качества необходим на всем жизненном цикле решения: от этапа пилота и выбора архитектурных подходов до промышленной эксплуатации и масштабирования.
Сегодня мы наглядно покажем, как изменения в метриках отражаются на реальных бизнес-показателях и почему управление ими становится задачей не только ML-команды, но и бизнеса.
Рассказали больше в карточках к этому посту! 👉
👍7🔥5❤2💯2👏1
🌐 Дайджест новостей в сфере регулирования ИИ со всего мира с начала год от ИИ & Право
Вопросы права и технологий неразрывно связаны. Пока одни разрабатывают алгоритмы, другие создают правила, по которым им предстоит работать. Чтобы быть в курсе того, как меняется нормативная среда и законодательство в сфере ИИ, коллеги из канала ИИ & Право собрали подборку из самых интересных новостей с начала 2026-го года.
🚫 Китай планирует строго регулировать работу ИИ-компаньонов;
⚖️ Франция начала расследование из-за дипфейков, созданных Grok;
🧒 Нью-Йорк предлагает ограничить использование ИИ-чатботов детьми;
🏫 Гонконг выпустил рекомендации по защите школ от дипфейков;
💼 Канадский артист готовит иск против Google за сгенерированную ИИ клевету;
🏛 В январе 2026 года началось применение Регламента 10 DIFC;
📘 Сингапур опубликовал Model AI Governance Framework for Agentic AI;
📜 Ирландия опубликовала национальную схему исполнения Регламента ЕС об ИИ;
🎙 Европейский регулятор персональных данных запускает серию подкастов о ключевых трендах в ИИ;
📖 Опубликован Международный доклад по безопасности ИИ 2026, предупреждающий о реальных угрозах.
В канале регулярно публикуют самые свежие новости о регулировании нейросетей, ИИ-комплаенсе, этических нормах и LegalTech.
Если вам важно понимать не только содержание законов, но и логику регуляторов — подписывайтесь на канал @ai_and_law_rus. Здесь вы всегда найдете оперативные разборы законопроектов и опубликованные документы.
Вопросы права и технологий неразрывно связаны. Пока одни разрабатывают алгоритмы, другие создают правила, по которым им предстоит работать. Чтобы быть в курсе того, как меняется нормативная среда и законодательство в сфере ИИ, коллеги из канала ИИ & Право собрали подборку из самых интересных новостей с начала 2026-го года.
🚫 Китай планирует строго регулировать работу ИИ-компаньонов;
⚖️ Франция начала расследование из-за дипфейков, созданных Grok;
🧒 Нью-Йорк предлагает ограничить использование ИИ-чатботов детьми;
🏫 Гонконг выпустил рекомендации по защите школ от дипфейков;
💼 Канадский артист готовит иск против Google за сгенерированную ИИ клевету;
🏛 В январе 2026 года началось применение Регламента 10 DIFC;
📘 Сингапур опубликовал Model AI Governance Framework for Agentic AI;
📜 Ирландия опубликовала национальную схему исполнения Регламента ЕС об ИИ;
🎙 Европейский регулятор персональных данных запускает серию подкастов о ключевых трендах в ИИ;
📖 Опубликован Международный доклад по безопасности ИИ 2026, предупреждающий о реальных угрозах.
В канале регулярно публикуют самые свежие новости о регулировании нейросетей, ИИ-комплаенсе, этических нормах и LegalTech.
Если вам важно понимать не только содержание законов, но и логику регуляторов — подписывайтесь на канал @ai_and_law_rus. Здесь вы всегда найдете оперативные разборы законопроектов и опубликованные документы.
👍7🔥5❤3👏2
Сразу два ИИ-решения от Embedika — в рейтинге CNews!
В CNews опубликовали ежегодный обзор корпоративных ИИ-помощников для автоматизации рабочих задач, поиска и проверки документов. И в этот раз в рейтинг вошли сразу два наших решения — Contract и Cursor.
🔗 Ознакомиться с результатами обзора можно по ссылке.
В исследовании коллеги собрали инструменты для бизнеса, помогающие в написании текстов, поиске информации по базам знаний или проверки документации. Наши продукты выполняют следующие функции:
1️⃣ Contract помогает работать с договорной документацией. Система определяет тип документа, проверяет его по внутренним чек-листам, находит риски и собирает протокол разногласий. Подробно о возможностях сервиса мы рассказывали в нашем канале.
2️⃣ Cursor — система поиска по корпоративным данным с применением технологии RAG. Он объединяет все источники информации в компании и ищет нужное не только по названию файла, но и по смыслу. Узнать о возможностях платформы вы можете в нашем посте с обзором функционала.
Попадание в рейтинг — приятное подтверждение того, что мы движемся в верном направлении 🚀
В CNews опубликовали ежегодный обзор корпоративных ИИ-помощников для автоматизации рабочих задач, поиска и проверки документов. И в этот раз в рейтинг вошли сразу два наших решения — Contract и Cursor.
🔗 Ознакомиться с результатами обзора можно по ссылке.
В исследовании коллеги собрали инструменты для бизнеса, помогающие в написании текстов, поиске информации по базам знаний или проверки документации. Наши продукты выполняют следующие функции:
1️⃣ Contract помогает работать с договорной документацией. Система определяет тип документа, проверяет его по внутренним чек-листам, находит риски и собирает протокол разногласий. Подробно о возможностях сервиса мы рассказывали в нашем канале.
2️⃣ Cursor — система поиска по корпоративным данным с применением технологии RAG. Он объединяет все источники информации в компании и ищет нужное не только по названию файла, но и по смыслу. Узнать о возможностях платформы вы можете в нашем посте с обзором функционала.
Попадание в рейтинг — приятное подтверждение того, что мы движемся в верном направлении 🚀
❤6🔥5👏3🎉3👍1
Три уровня оценки RAG: ранжирование, генерация с эталонами и без
Недавно мы разобрали, какие метрики помогают диагностировать работу RAG-систем. А сегодня делимся новой статьей на TProger, где наш ML-инженер, Никита Кравчук, поделился методиками оценки еще более подробно и затронул вопросы математики метрик, используемых для оценки поиска и генерации.
В новом материале на TProger разобрали ключевые моменты, которые важно учитывать при оценке RAG. Делимся главным 👇
🔹Внедрение RAG — это не финальная точка, а начало цикла улучшений. Чтобы система действительно приносила пользу бизнесу, нужно точно понимать, где возникают ошибки: на этапе поиска релевантных фрагментов или при формировании ответа. И здесь важен комплексный подход к метрикам.
🔹 Оценка поиска. Для расчета метрик ранжирования необходима эталонная разметка релевантности чанков. MRR учитывает только позицию первого релевантного фрагмента, precision@k оценивает точность в топ-k, а nDCG@k чувствителен к порядку выдачи. Полноту найденных релевантных чанков измеряет recall@k.
🔹 Оценка генерации при наличии эталонов. Если есть датасет правильных ответов, можно использовать такие метрики, как BLEU и ROUGE. Они оценивают совпадение n-грамм токенов, но чрезмерно штрафуют за перефразирование эталонов. BERTScore лишен этого недостатка, так как оценивает семантическую близость через эмбеддинги токенов.
🔹 Оценка генерации без эталонов. Когда собрать эталонные ответы невозможно, применяется подход LLM-as-a-judge. LLM получает промпт с запросом, ответом и критерием оценки, после чего выставляет балл по заданной шкале с обоснованием.
🔗 Полный разбор с формулами и классификацией — в статье на TProger
Недавно мы разобрали, какие метрики помогают диагностировать работу RAG-систем. А сегодня делимся новой статьей на TProger, где наш ML-инженер, Никита Кравчук, поделился методиками оценки еще более подробно и затронул вопросы математики метрик, используемых для оценки поиска и генерации.
В новом материале на TProger разобрали ключевые моменты, которые важно учитывать при оценке RAG. Делимся главным 👇
🔹Внедрение RAG — это не финальная точка, а начало цикла улучшений. Чтобы система действительно приносила пользу бизнесу, нужно точно понимать, где возникают ошибки: на этапе поиска релевантных фрагментов или при формировании ответа. И здесь важен комплексный подход к метрикам.
🔹 Оценка поиска. Для расчета метрик ранжирования необходима эталонная разметка релевантности чанков. MRR учитывает только позицию первого релевантного фрагмента, precision@k оценивает точность в топ-k, а nDCG@k чувствителен к порядку выдачи. Полноту найденных релевантных чанков измеряет recall@k.
🔹 Оценка генерации при наличии эталонов. Если есть датасет правильных ответов, можно использовать такие метрики, как BLEU и ROUGE. Они оценивают совпадение n-грамм токенов, но чрезмерно штрафуют за перефразирование эталонов. BERTScore лишен этого недостатка, так как оценивает семантическую близость через эмбеддинги токенов.
🔹 Оценка генерации без эталонов. Когда собрать эталонные ответы невозможно, применяется подход LLM-as-a-judge. LLM получает промпт с запросом, ответом и критерием оценки, после чего выставляет балл по заданной шкале с обоснованием.
🔗 Полный разбор с формулами и классификацией — в статье на TProger
🔥7❤5❤🔥4💯2