Что нужно делать после retrieval, чтобы сформировать ответ пользователю, и как оценивать качество генерации в RAG?

В RAG (Retrieval-Augmented Generation) для оценки качества генерации часто используют следующие метрики:

• Faithfulness (достоверность) — насколько сгенерированный ответ соответствует фактам, извлечённым из контекста. Важна для оценки правдивости и отсутствия выдумок.

• Answer relevancy (релевантность ответа) — насколько ответ релевантен заданному вопросу, то есть отвечает ли на него полно и по существу.

• Context precision/recall (точность и полнота контекста) — метрики, оценивающие качество извлечения релевантной информации из базы знаний:

  • Precision — доля извлечённых документов, которые действительно релевантны.
  • Recall — доля релевантных документов, которые были извлечены.

Эти метрики помогают понять, насколько эффективно модель использует внешний контекст и насколько корректно формирует ответы на его основе.