Comprendere come valutare efficacemente un’app di chat RAG è essenziale nell’era digitale, e GPT-4 gioca un ruolo cruciale.
Quando sviluppiamo un’app di chat basata su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come le Retrive-and-Generate (RAG) chat apps, ci troviamo di fronte alla sfida di garantire che le risposte fornite dall’intelligenza artificiale siano coerenti e ben formate. Una strategia cruciale in questo contesto è rappresentata dalla valutazione, una forma di test che può essere automatizzata con l’ausilio di avanzati LLM come GPT-4.
Il processo di valutazione si configura attraverso diversi passaggi. In primis, viene generato un set di dati di verità di base, costituito da coppie di domanda-risposta che dovranno essere continuamente aggiornate e verificate da una revisione umana. Successivamente, ogni domanda viene posta all’app di chat RAG e si registra la risposta fornita insieme al contesto. I dati così ottenuti vengono poi confrontati con quelli di verità di base mediante GPT-4, che valuta le risposte secondo specifici criteri qualitativosu una scala da 1 a 5.
Per facilitare tale valutazione, esperti di machine learning hanno creato degli SDK, come il pacchetto Python azure-ai-generative, che permette di generare coppie di domanda-risposta sfruttando un modello configurato di GPT-4 e di valutare la qualità delle risposte di una chat RAG confrontandole con i dati di verità di base.
Uno degli strumenti utili per effettuare queste valutazioni è rappresentato dai repository come ai-rag-chat-evaluator, che offre strumenti da linea di comando per generare dati, valutare app localmente o una volta implementate e analizzare i risultati ottenuti.
Nonostante l’automazione, tuttavia, queste valutazioni non sono adatte ad essere eseguite dopo ogni modifica del codice a causa dell’intensità di risorse e costi implicati. È consigliabile effettuarle quando si modificano elementi centrali del flusso RAG, come il messaggio del sistema, i parametri LLM o i parametri di ricerca. A questo proposito, possono essere utilizzati test A/B o canary, insieme a pulsanti di feedback per assicurarsi che l’applicazione funzioni come previsto.
L’esperienza utente nelle chat app è fondamentale e uno strumento come GPT-4 può offrire un contributo significativo nella valutazione della qualità del dialogo. Valutare la performance attraverso degli strumenti sofisticati e all’avanguardia consente agli sviluppatori di migliorare continuamente l’esperienza digitale offerta agli utenti.