Conceptos Básicos de Evaluación de RAG: Mida la Calidad de Recuperación con Ragas

Construir una aplicación de Retrieval-Augmented Generation (RAG) es solo el primer paso; asegurar que devuelva consistentemente respuestas precisas y relevantes es el verdadero desafío. Sin una evaluación adecuada, los sistemas de AI pueden alucinar fácilmente o recuperar contexto irrelevante, lo que conduce a malas experiencias de usuario. Este curso basado en texto le guía a través de los conceptos esenciales de la evaluación de RAG y la observabilidad moderna. Aprenderá a medir sistemáticamente el rendimiento de sus pipelines de recuperación, identificar puntos de falla y aplicar correcciones específicas para mejorar la calidad general de las respuestas. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de RAG, incluyendo bases de datos vectoriales y patrones de recuperación modernos. - Aplicar el framework Ragas para medir métricas clave como context precision, recall, y answer relevancy. - Integrar Langfuse para rastrear ejecuciones de LLM y monitorear el rendimiento del pipeline de manera efectiva. - Identificar fallas comunes de recuperación y practicar estrategias para mitigar las alucinaciones de AI. - Implementar conceptos básicos de prompt engineering para refinar la calidad de la generación y controlar los resultados. - Establecer prácticas fundamentales de MLOps para la evaluación continua de sus modelos de AI. El material comienza con terminología central y definiciones fundamentales antes de progresar hacia ejercicios prácticos escritos. Leerá fragmentos de código paso a paso y escenarios realistas que demuestran cómo configurar flujos de trabajo de evaluación robustos desde cero. Diseñado para principiantes y aspirantes a ingenieros de ML, este curso no requiere experiencia previa con frameworks de evaluación, lo que lo hace accesible para cualquier persona familiarizada con conceptos básicos de programación. Comience a leer hoy para asegurarse de que sus aplicaciones de AI entreguen resultados confiables y de alta calidad.