SelanjutnyaSelanjutnya dalam Membangun dengan Sistem AI
Basis Data Vektor
Teknis
PANDUAN AI Bahasa
Kualitas pengambilan mengukur apakah sistem pencarian mengembalikan bukti yang berguna untuk suatu kueri dan menempatkannya di tempat yang dapat digunakan oleh pembaca atau model hilir.
Dengarkan panduan iniDiceritakan oleh AI · ~2 min
Relevansi, cakupan, kesegaran, dan otorisasi semuanya penting. Skor kesamaan yang tinggi saja tidak membuktikan bahwa suatu bagian menjawab pertanyaan tersebut.
Tentukan relevansi dengan tugas yang dimaksudkan. Dokumen tentang suatu produk mungkin terkait secara topikal tetapi gagal menjawab pertanyaan spesifik tentang versi atau tanggal. Beri label contoh bukti yang sepenuhnya mendukung, bukti parsial, dan materi yang tidak relevan. Ukur kumpulan kandidat dan peringkat secara terpisah. Penarikan kembali pada titik potong yang dipilih menanyakan seberapa banyak materi relevan yang diambil; presisi menanyakan seberapa banyak materi yang diambil relevan. Metrik yang sadar peringkat menilai apakah bukti terbaik muncul lebih awal. Nyatakan metode batas dan pelabelan pada setiap skor. Periksa pola kegagalan: pengidentifikasi tepat yang terlewatkan oleh pencarian semantik, sinonim yang terlewat oleh pencarian kata kunci, dokumen-dokumen usang yang diberi peringkat di atas yang sekarang, atau bagian-bagian yang tidak sesuai dengan kualifikasinya. Pengambilan hibrid dan pemeringkatan ulang dapat membantu beberapa kasus, namun harus dievaluasi menggunakan contoh tetap yang sama. Sertakan pembatasan akses dan pertanyaan yang tidak dapat dijawab dalam set pengujian. Suatu sistem tidak boleh meningkatkan relevansi dengan mengembalikan dokumen yang tidak sah. Jika tidak ada bukti yang memadai, ukur apakah aplikasi mengkomunikasikan batasan tersebut dan bukannya menghasilkan jawaban yang tidak didukung.
04Contoh yang berhasil
Dalam koleksi yang dikonstruksi, empat bagian menjawab sebuah pertanyaan. Pencarian menghasilkan lima bagian, tiga di antaranya relevan.
Presisi pada angka lima adalah 3/5 = 60%; recall pada jam lima adalah 3/4 = 75%.
Periksa bagian relevan yang hilang dan dua hasil yang tidak relevan sebelum memilih perubahan penyetelan.
Apa yang ditunjukkannya
Hitungan yang ditemukan ini menunjukkan dua properti pengambilan yang berbeda; tidak ada satu pun yang mengukur kebenaran jawaban akhir.
Uji pengambilan kode pesanan yang tepat dan pertanyaan dukungan yang diparafrasekan.
Periksa apakah versi kebijakan saat ini mengungguli versi kebijakan yang diarsipkan.
Buletin gratis
Tiga cerita AI terverifikasi setiap pagi hari kerja, ditulis dalam bahasa Inggris sederhana. Gratis selamanya, tanpa iklan.
Satu email setiap hari kerja. Berhenti berlangganan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau membagikan alamat Anda.
Uji diri Anda sendiri
Umpan balik instan untuk setiap jawaban, dan sertifikat yang dapat dibagikan dengan ID yang dapat diverifikasi setelah Anda lulus kursus.
Mendukung pendidikan AI gratis. AI Understanding adalah organisasi nirlaba 501(c)(3) — tanpa iklan, tanpa paywall, selamanya. Berikan sumbangan
Tidak. Lebih banyak bagian mungkin meningkatkan cakupan tetapi juga menambah konteks yang tidak relevan atau bertentangan. Ukur tradeoff dalam aplikasi lengkap.
Teruslah belajar
Panduan lainnya dipilih untuk topik ini
SelanjutnyaSelanjutnya dalam Membangun dengan Sistem AI
Basis Data Vektor
Teknis