Context Precision | With & Without Reference | RAGAS and GROQ LLM | LLM Testing

Автор: QA Automation Alchemist

Загружено: 2025-05-23

Просмотров: 231

Описание: In this video, we explore Context Precision—a crucial metric in RAG (Retrieval-Augmented Generation) evaluation—using the Ragas framework. You’ll learn the difference between:

Context Precision With Reference: Measures how much of the retrieved context aligns with a known reference answer.

Context Precision Without Reference: Evaluates how relevant the retrieved context is to the query alone, without needing a ground truth.

We also walk through a live Python demo.

This is perfect for those building or evaluating RAG pipelines and looking to quantify context relevance in their retrieval process.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Context Precision | With & Without Reference | RAGAS and GROQ LLM | LLM Testing

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Большинство разработчиков не понимают, как работают контекстные окна.

Большинство разработчиков не понимают, как работают контекстные окна.

How to Improve LLMs with RAG (Overview + Python Code)

How to Improve LLMs with RAG (Overview + Python Code)

Introduction to RAGAS LLM Evaluation | Understanding LLM Metrics vs Non-LLM Metrics | LLM Testing

Introduction to RAGAS LLM Evaluation | Understanding LLM Metrics vs Non-LLM Metrics | LLM Testing

RAG Evaluation Metrics Explained: Context Precision, Recall, Relevancy & Faithfulness

RAG Evaluation Metrics Explained: Context Precision, Recall, Relevancy & Faithfulness

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Response Relevancy | RAGAS and GROQ LLM | LLM Testing

Response Relevancy | RAGAS and GROQ LLM | LLM Testing

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

The PROVEN Solution for Unbelievable RAG Performance (LightRAG Guide)

The PROVEN Solution for Unbelievable RAG Performance (LightRAG Guide)

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

Как подключить свои документы к LLM — полный разбор RAG

Как подключить свои документы к LLM — полный разбор RAG

RAGAS: How to Evaluate a RAG Application Like a Pro for Beginners

RAGAS: How to Evaluate a RAG Application Like a Pro for Beginners

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

От нуля до вашего первого ИИ-агента за 25 минут (без кодирования)

От нуля до вашего первого ИИ-агента за 25 минут (без кодирования)

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Ускоренный курс LLM по тонкой настройке | Учебное пособие LLM по тонкой настройке

Ускоренный курс LLM по тонкой настройке | Учебное пособие LLM по тонкой настройке

Don't do RAG - This method is way faster & accurate...

Don't do RAG - This method is way faster & accurate...

LLM Evaluation With MLFLOW And Dagshub For Generative AI Application

LLM Evaluation With MLFLOW And Dagshub For Generative AI Application

Программируем с ИИ в VS Code - БЕСПЛАТНО! Сможет каждый!

Программируем с ИИ в VS Code - БЕСПЛАТНО! Сможет каждый!