Întrebări bune pentru a testa RAG

Întrebările de test sunt harta nevoilor reale. Un set bun include și întrebări la care documentele nu pot răspunde.

Poți parcurge acest curs fără cont și fără programare. Exemplele sunt sintetice și rezultatele AI trebuie verificate.

Cum funcționează, pas cu pas

Definește succesul înainte de optimizare

Pregătește un set de cereri reprezentative și răspunsuri sau proprietăți așteptate. Include cazuri obișnuite, ambigue, fără date și cu erori de unelte. Pentru RAG măsoară separat găsirea dovezii și corectitudinea răspunsului. Recall@k urmărește proporția dovezilor relevante găsite în primele k rezultate; precision@k urmărește proporția rezultatelor relevante. Pentru agenți urmărește și acțiunile, accesul și oprirea. Un LLM-as-judge poate accelera evaluarea, dar se calibrează față de oameni. Nu modifica simultan promptul, modelul și indexul dacă vrei să înțelegi cauza îmbunătățirii.

RAG este acces la dovezi, nu reantrenare

RAG înseamnă retrieval-augmented generation: căutarea furnizează fragmente relevante modelului înainte de răspuns. Ingestia pregătește documentele, iar interogarea caută în index și construiește contextul. Modelul de embeddings reprezintă textul numeric; modelul de răspuns redactează. Rerankerul, vision, graph și router au roluri diferite, când sunt necesare. RAG ajută pentru informație privată sau schimbătoare, dar nu garantează adevărul. Pentru solduri, stoc exact sau permisiuni folosește un API autorizat; un document vechi nu este sursă sigură pentru starea curentă.

Fluența și adevărul se verifică separat

O halucinație este un conținut nesusținut sau incorect prezentat drept răspuns. Poate apărea din lipsă de informație, ambiguitate sau combinarea greșită a unor tipare. Cere dovezi și verifică documentul original, data, unitățile și condițiile. O citare care există poate să nu susțină afirmația. Pentru date actuale folosește o sursă actuală; pentru calcule folosește un calculator; pentru lipsa datelor acceptă „nu pot determina”. Nu trata nivelul de încredere exprimat în text drept probabilitate calibrată.

Harta vizuală

Urmărește săgețile continue pentru fluxul principal. Săgețile albastre punctate furnizează date sau context; cele roz punctate arată feedback sau rezultate care revin. Culorile și formele disting modelele, stocările, deciziile și rezultatele. Pe ecrane mici, derulează orizontal pentru a urmări întreaga diagramă.

Un exemplu complet

Creezi câte patru întrebări despre termen, cod exact, relații, ambiguități și date absente. Pentru fiecare notezi sursa și ce ar trebui să spună sistemul.

Încearcă tu

1. Completează 20 de rânduri cu întrebare, sursă, răspuns așteptat și categorie.
2. Notează intrarea, sursa și rezultatul așteptat înainte să rulezi experimentul. Folosește doar datele fictive din exemplu.
3. Urmărește etapele din diagramă. La fiecare pas scrie ce informație primește și ce produce; nu confunda rezultatul intermediar cu rezultatul final.
4. Repetă cazul după eliminarea unei informații necesare sau după o intrare ambiguă. Verifică dacă sistemul cere clarificare, se oprește sau inventează.
5. Compară cu soluția comentată. Păstrează configurația, data, rezultatul și o explicație pentru orice diferență. Schimbă un singur lucru și retestează.

Soluție comentată

Ai 20 de cazuri, inclusiv răspunsuri de tip „nu există informația”; nu punctezi o invenție drept completitudine. Pentru a considera exercițiul reușit, poți arăta legătura dintre intrare, etapele parcurse și rezultat. Dacă lipsesc date, un răspuns prudent este mai util decât o completare inventată. Nu compara doar stilul: verifică și condițiile, sursele și operațiile efectuate.

Când merită și ce poate merge prost

Întrebările copiate literal din document sunt prea ușoare ca unic test. Alege această abordare când îmbunătățește o nevoie măsurată. Păstrează o variantă simplă ca referință și compară rezultatele pe aceleași intrări. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea în toate situațiile.

Verifică ce ai înțeles

O notă bună de stil dovedește succesul unui agent?

Nu. Agentul poate scrie frumos după ce a folosit unealta sau datele greșite.

RAG modifică parametrii LLM-ului?

Nu. Furnizează context la cerere; schimbarea parametrilor aparține antrenării.

Ce rezultat trebuie să obții în acest exercițiu?

Ai 20 de cazuri, inclusiv răspunsuri de tip „nu există informația”; nu punctezi o invenție drept completitudine.

Cuvinte de ținut minte

• Regresie / Regression: O schimbare care strică un caz anterior corect.
• Retrieval: Căutarea informației relevante în surse accesibile.
• Grounding: Ancorarea răspunsului în dovezi verificabile.

Surse și următorul pas

• LangGraph — Workflows and agents
• Lewis et al. — Retrieval-Augmented Generation
• Hugging Face — LLM Course

Pentru pregătire: D03 — Chunking și metadate