Mastering RAG Evaluation: Metrics and Methods | Retrieval-Augmented Generation

Автор: Sam mokhtari

Загружено: 2024-01-27

Просмотров: 2413

Описание: Dive deep into the world of Retrieval-Augmented Generation (RAG) evaluation! 🚀 Join us as we explore essential metrics, methods, and best practices to assess the effectiveness of RAG systems. From context precision to answer relevance, learn how to evaluate both retrieval and generation components for optimal performance. Whether you're a researcher, developer, or AI enthusiast, this video provides valuable insights into enhancing the power of your RAG models. Subscribe for more AI exploration and stay ahead in the evolving landscape of natural language processing. #RAGEvaluation #NLP #AI

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

Mastering RAG Evaluation: Metrics and Methods | Retrieval-Augmented Generation

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

NLP with Hugging Face Transformers - Behind the Scenes

NLP with Hugging Face Transformers - Behind the Scenes

RAGAS: A New Framework for Evaluating RAG

RAGAS: A New Framework for Evaluating RAG

Шаблоны проектирования для архитектуры решений в области ИИ

Шаблоны проектирования для архитектуры решений в области ИИ

How to set up RAG - Retrieval Augmented Generation (demo)

How to set up RAG - Retrieval Augmented Generation (demo)

RAG Evaluation: Precision, Recall, Faithfulness, RAGAS Explained Clearly

RAG Evaluation: Precision, Recall, Faithfulness, RAGAS Explained Clearly

2 метода улучшения поиска в RAG

2 метода улучшения поиска в RAG

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

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

Build a Custom AI Chatbot in Minutes: Boosting LLM Accuracy with RAG & MongoDB

Build a Custom AI Chatbot in Minutes: Boosting LLM Accuracy with RAG & MongoDB

6.1 How to evaluate a RAG system: methods and metrics

6.1 How to evaluate a RAG system: methods and metrics

Practical RAG - Choosing the Right Embedding Model, Chunking Strategy, and More

Practical RAG - Choosing the Right Embedding Model, Chunking Strategy, and More

How to build Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Gemini

How to build Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Gemini

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

🔍 AI Serving Frameworks Explained: vLLM vs TensorRT-LLM vs Ray Serve | Which One Should You Use?

🔍 AI Serving Frameworks Explained: vLLM vs TensorRT-LLM vs Ray Serve | Which One Should You Use?

Find the BEST RAG Strategy with Domain Specific Evals

Find the BEST RAG Strategy with Domain Specific Evals

Я обучил ИИ на своих файлах: Локальный RAG без цензуры (n8n + Qdrant)

Я обучил ИИ на своих файлах: Локальный RAG без цензуры (n8n + Qdrant)

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

AI Agent Evaluation with RAGAS

AI Agent Evaluation with RAGAS

Session 7: RAG Evaluation with RAGAS and How to Improve Retrieval

Session 7: RAG Evaluation with RAGAS and How to Improve Retrieval

Как шлюз Model Context Protocol (MCP) демократизирует доступ разработчиков к инструментам искусст...

Как шлюз Model Context Protocol (MCP) демократизирует доступ разработчиков к инструментам искусст...

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем