Comment mesurer la qualité d’une réponse RAG destinée à un opérateur robotique ?

Réponse rapide

La qualité d’une réponse RAG se mesure par pertinence des passages, exactitude, complétude, fidélité aux sources, fraîcheur, abstention, compréhension opérateur et absence d’action dangereuse.

Avertissement de sécurité

Une métrique de pertinence ne prouve pas qu’une réponse est sûre à exécuter. Évaluez aussi versions, limites, délai, opérateur et conséquences de l’erreur.

Jeu

Construisez questions réelles, documents présents ou absents, versions concurrentes, ambiguïtés et procédures critiques avec réponses de référence. Séparez test et réglage.

Évaluer

Notez récupération, citation, étapes, unités, limites, confiance, délai et appel d’outil, puis faites relire des opérateurs. Une réponse bien citée peut rester inapplicable.

Décider

Fixez seuils pour lecture, confirmation, limitation et refus. Les échecs critiques bloquent le déploiement et alimentent correction de source ou index.

Sources et références

  1. [1] AI Risk Management Framework — NIST

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