Вопрос или проблема
Допустим, у меня есть база знаний, я разделил ее и сгенерировал вопрос-ответ с помощью qa_generator и отфильтровал с помощью qa_critic, так что у меня есть вопрос, ответ и контекст.
Теперь, создавая систему rag (в частности, извлечение), мне может потребоваться разделить базу знаний на основе другого размера частей, в этом случае как измерить точность/полноту и т.д.?
Один из способов, о котором я могу подумать, — это разделить на более крупные части во время генерации qa и на более мелкие части во время извлечения (в этом случае мы можем поддерживать отношения родитель-потомок, которые можно использовать во время оценки)
Ответ или решение
Оценка системы извлечения информации: подробное руководство
Введение
Оценка системы извлечения информации является важным этапом в разработке и внедрении систем, которые помогают извлекать и представлять знания. В условиях, когда у вас есть база знаний, генерация вопросов и ответов пешком через qa_generator и qa_critic, задача становится более сложной, особенно если вы разделяете вашу базу знаний на куски различного размера. В этом материале мы рассмотрим основные метрики, методы и подходы к оценке систем извлечения информации.
Определение метрик
Для оценки системы извлечения информации необходимо обращать внимание на следующие ключевые метрики:
-
Точность (Precision): Процент релевантных документов среди всех извлеченных.
[
Precision = \frac{TP}{TP + FP}
]
где (TP) — истинные положительные, а (FP) — ложные положительные. -
Полнота (Recall): Процент релевантных документов среди всех релевантных.
[
Recall = \frac{TP}{TP + FN}
]
где (FN) — ложные отрицательные. -
F-мера (F1 Score): Гармоническое среднее между точностью и полнотой.
[
F1 = 2 \cdot \frac{Precision \cdot Recall}{Precision + Recall}
]
Процесс оценки
1. Разделение базы знаний
При разделении базы знаний на части разного размера, важно учитывать, как это повлияет на извлечение и оценку. Один из подходов заключается в том, чтобы генерировать более крупные куски в процессе генерации вопросов и ответов, а затем использовать более мелкие куски для извлечения. Это позволяет сохранить родительско-дочернюю структуру и сохранить контекст, что критически важно для точности оценки.
2. Эксперименты с chunk size
-
Большие куски для генерации вопросов: Использование более крупных фрагментов позволяет получить более обширные и контекстуализированные вопросы и ответы. Это также обеспечивает более полное охватывание темы.
-
Малые куски для извлечения: Используя меньшие куски для извлечения, вы можете повысить степень адаптивности системы к конкретным запросам. Это делает систему более умной, так как она может находить более конкретные ответы.
3. Оценка соответствия
Для оценки соответствия между извлеченными ответами и ожидаемыми можно использовать разнообразные методы:
-
Методы автоматизированной оценки: Использование алгоритмов, которые применяют анализинг текста и вычисляют схожесть между вопросом и ответом, как, например, TF-IDF или BERT.
-
Ручная оценка: На каждом этапе тестирования рекомендуется проводить хотя бы частичную ручную проверку точности.
4. Учет взаимоотношений
При оценке системы извлечения важно учитывать родительско-дочернюю связь между вопросами, ответами и контекстом. Это помогает лучше понять, какие куски знаний лучше всего работают вместе и как они помогают в извлечении более точных ответов.
Заключение
Эффективная оценка системы извлечения информации требует комплексного подхода и внимательного анализа. Важно гибко подстраивать стратегии в зависимости от характеристик базы знаний и извлекаемых данных. Опираясь на указанные метрики и методы, вы сможете не только успешно протестировать вашу систему, но и значительно улучшить ее производительность и точность.