Оценка качества генерируемых ответов в системе RAG-powered QA

Введение и контекст

В эпоху цифровой трансформации и экспоненциального роста информационных потоков системы вопросов и ответов (QA-системы) превратились в незаменимый инструмент для работы с данными. Современные пользователи нуждаются в мгновенном доступе к точной и актуальной информации, что критически важно для бизнеса, образования, здравоохранения и других сфер деятельности.

Для поддержания высокого качества обслуживания и надежности таких систем требуется комплексный подход к их оценке и оптимизации. Именно здесь на помощь приходит инновационная технология Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая открывает новые возможности для анализа и улучшения качества генерируемых ответов. Внедрение методологии RAG позволяет не только выявлять слабые места в работе систем, но и существенно оптимизировать процессы извлечения и генерации информации, что напрямую влияет на удовлетворенность пользователей и эффективность взаимодействия с системой.

Принцип работы RAG

Retrieval-Augmented Generation представляет собой передовую технологию, объединяющую два ключевых компонента: извлечение информации и генерацию текста. Работа системы построена на последовательном выполнении двух этапов:

1. Извлечение данных: система анализирует базу знаний (Knowledge Base, KB) и находит наиболее релевантные документы или фрагменты информации, соответствующие запросу пользователя.

2. Генерация ответа: на основе извлеченных данных формируется финальный ответ, который сочетает в себе преимущества обоих подходов.

Ключевое преимущество RAG заключается в том, что система не ограничивается только предварительно обученными моделями, а активно использует актуальные данные из базы знаний. Это особенно важно при обработке сложных запросов, требующих глубокого анализа контекста и специализированных знаний.

Практическое применение

Технология RAG демонстрирует высокую эффективность в системах вопросов и ответов, где необходимо обеспечить:

• Точность ответов при работе со сложными или специфическими запросами

• Контекстуальное понимание при анализе пользовательских запросов

• Актуальность информации за счет использования свежих данных из базы знаний

• Качество взаимодействия между пользователем и системой

Благодаря комбинированному подходу к извлечению и генерации, системы на базе RAG способны предоставлять более точные, информативные и полезные ответы. Это делает их незаменимым инструментом не только для конечных пользователей, но и для бизнеса, стремящегося к повышению эффективности работы с информацией.

Оценка эффективности системы вопросов и ответов с использованием RAG

Метод позволяет оценить эффективность системы вопросов и ответов (QA), использующей технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation), на основе анализа приемлемости генерируемых ответов.

Критерии оценки: Основным показателем успешности является доля приемлемых ответов, которая должна составлять не менее X% от общего числа.

Ответ признается приемлемым, если тестовый инженер подтверждает его пригодность для использования конечными пользователями, принимая во внимание:

• Контекстные особенности запроса
• Ограничения существующей базы знаний (KB) системы
• Соответствие ожиданиям реальных пользователей

Ограничения методики оценки

1. Область применения. Методика направлена на тестирование непосредственно системы RAG, а не готового чат-бота, взаимодействующего с конечными пользователями.
2. Зависимость от базы знаний. Качество генерируемых ответов прямо пропорционально точности и полноте используемой базы знаний (KB). Ответственность за качество данных в KB лежит на владельце базы, а не на разработчике системы RAG.
3. Процедура оценки. Оценка должна проводиться представителями владельца KB для обеспечения соответствие ответов специфическому содержанию конкретной KB и валидации пригодности ответов для коммерческого использования.
4. Функциональные ограничения. При отсутствии релевантного ответа в KB система RAG возвращает стандартное запасное сообщение. Система работает в изолированном режиме, т.е. извлечение информации происходит исключительно из KB, а доступ к интернету и внешним ИТ-системам отсутствует.
5. Языковые требования. Тестирование проводится на том же языке, что и обучающая KB (однозначное соответствие: одна KB = один язык).

Методология тестирования

1. Определение целевого уровня приемлемости

На первом этапе необходимо установить количественный критерий успешности системы, выраженный в процентах успешных ответов. Этот показатель определяет минимальный порог эффективности, при достижении которого система считается соответствующей требованиям.

Пример формулировки: Система должна генерировать удовлетворительные ответы минимум на X% от общего числа тестовых запросов.

Важные аспекты:

• Целевой показатель должен быть реалистичным и достижимым
• Значение X% определяется на основе бизнес-требований и специфики задачи
• Критерии приемлемости ответа должны быть четко определены заранее
• Показатель может варьироваться в зависимости от приоритетности типов запросов

2. Выбор базы знаний для тестирования

На данном этапе необходимо определить конкретную базу знаний (KB), которая будет использоваться в процессе тестирования. 

3. Формирование набора тестовых вопросов

3.1. Общие требования

• Минимальный объем: 120 тестовых вопросов
• Все вопросы должны быть составлены на том же языке, что и выбранная база знаний
• При тестировании мультимодальной системы RAG необходимо учитывать соответствующие форматы (текст/изображения)

3.2. Структура тестового набора

Основные вопросы (≥100 вопросов):

• Направлены на проверку работы с основной базой знаний
• Должны охватывать все ключевые разделы KB
• Количество вопросов должно коррелировать с размером базы знаний
• Формулировки должны быть конкретными и однозначными

Смежные вопросы (10% от вопросов по KB):

• Касаются тематически близких областей
• Не имеют прямых ответов в текущей KB
• Проверяют способность системы работать с пограничными случаями

Внешние вопросы (10% от вопросов по KB)

• Полностью выходят за рамки текущей базы знаний
• Проверяют способность системы корректно идентифицировать нерелевантные запросы
• Пример: для KB о торговле на Форекс: “Какой прогноз погоды на следующую неделю?”

3.3. Рекомендации по составлению

1. Обеспечьте равномерное распределение вопросов по всем разделам KB
2. Включите вопросы разной сложности
3. Используйте различные формулировки для проверки гибкости системы
4. Предусмотрите возможность расширения набора вопросов
5. Документируйте источники и логику формирования вопросов

3.4. Критерии качества вопросов

• Релевантность выбранной базе знаний
• Ясность формулировки
• Отсутствие двусмысленности
• Соответствие целевой аудитории
• Полнота охвата предметной области

4. Определение требований к ответам

Тон общения: профессиональный, дружелюбный.

Ограничения по длине: ответы должны быть информативными и лаконичными.

Форматирование: используйте абзацы для разделения информации и подчёркивания ключевых моментов.

Ссылки и цитаты источников: при необходимости добавьте ссылки или цитаты для подтверждения информации.

При составлении ответов убедитесь, что они соответствуют информации, представленной в базе знаний. Также определите, какое сообщение будет отправлено пользователю в случае возникновения проблем или вопросов.

5. Обучение системы RAG

На этом этапе необходимо разработать и настроить систему RAG на основе выбранной базы знаний и требований к ответам. 

6. Тестирование

Тестовые инженеры задают системе все тестовые вопросы и оценивают ответы как приемлемые или неприемлемые. Ответ считается приемлемым, если он фактически правильный и подходит для реальных пользователей.

Для вопросов без ответов в базе знаний запасное сообщение считается приемлемым. Для вопросов по смежной тематике приемлемыми ответами могут быть:

• запасное сообщение: «Извините, у меня нет ответа на этот вопрос»;
• соответствующий фактический ответ: «Криптовалюту нельзя продать на Форексе»;
• альтернатива на основе базы знаний: «У меня нет информации о торговле криптовалютой, но я могу объяснить торговлю на Форексе на платформе XXX».

7. Повторное тестирование с участием нескольких оценщиков

Проведите повторное тестирование с участием нескольких оценщиков, чтобы гарантировать надёжность и согласованность результатов. Оценщики должны независимо оценить те же ответы, чтобы выявить возможные различия в восприятии приемлемости. Сравните полученные результаты и обсудите возникшие разногласия для достижения консенсуса относительно критериев оценки.

Диагностическая структура от OpenAI

Эта структура помогает разбить проблему на два ключевых фактора:
📌 Качество поиска – была ли получена правильная информация?
📌 Качество ответа – был ли финальный ответ правильным?

Анализ квадрантов

✅ 55% – Правильный поиск и правильный ответ → Изменения не требуются! 🎯
🟠 20% – Неправильный поиск, но частично правильный ответ → Настройка чанкинга (корректировка способа деления и получения данных).
🔴 20% – Неправильный поиск и неправильный ответ → Настройка поиска (улучшение извлечения документов).
🟡 5% – Правильный поиск, но неправильный ответ → Настройка промптов/параметров модели (оптимизация генерации ответов).

Основной вывод

Если ваша модель работает не так, как ожидалось, сначала определите, связана ли проблема с извлечением информации или генерацией ответа. Затем оптимизируйте разделение, поиск или настройку подсказок соответственно.

Заключение

Метод оценки приемлемости ответов системы на основе RAG является важным этапом в обеспечении качества и надежности взаимодействия с пользователями. Систематический подход к тестированию и анализу ответов поможет выявить слабые места и улучшить общую производительность системы.