RAG System

Problème : Évaluation des RAG en Production

Les systèmes RAG en production sont difficiles à évaluer. Déployer une optimisation semble bon en test mais dégrade les performances sur les requêtes du monde réel. La plupart des équipes s'appuient sur l'évaluation manuelle ou des métriques de précision naïves qui manquent la latence, le coût du jeton et les risques d'hallucination.

Solution : Pipeline d'Évaluation

Comment Cela Fonctionne

• Testez 3 stratégies de récupération sur votre système RAG
• Mesurez la précision, la latence et le coût pour chaque stratégie
• Détectez les régressions avant le déploiement en production
• Recevez des alertes automatiques sur les baisses de qualité ou les pics de coûts

Métriques d'Évaluation

• Métriques automatisées : pertinence, complétude, latence, coût du jeton
• LLM-as-judge : notation qualitative avec Claude
• Détection des régressions : tests A/B avec significativité statistique
• Piste d'audit : Traçabilité complète pour la conformité

Tableau de Bord Comparatif

• Frontend React pour la visualisation en temps réel
• Comparaison côte à côte de toutes les stratégies
• Approfondissement de la latence, des jetons, des traces de raisonnement
• Export et rapports pour les parties prenantes

Résultats

• Détection automatique des régressions avant l'impact utilisateur
• Sélection de stratégie basée sur les données par classe de requête
• Contribution communautaire : aide les équipes à construire de meilleurs systèmes RAG
• Évaluation multidimensionnelle : latence, coût et qualité

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