Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 3]

Дата публикации: 18-05-2026 09:55:38

Продолжаем рассмотрение, того как правильно оценивать качество ИИ систем, в данной части поговорим про метрики характерные для RAG системы. Способах оценить полноту, точность и соответствия выдачи контексту в подобной системе. На примере библиотеки RAGAS, с разбором того, как эти метрики работают изнутри.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 1]	0	11.73	15-05-2026
2	RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных	0	10.74	24-05-2026
3	Как помочь вашему RAG адаптироваться? Принимайте DRAG with KNEE! Часть 1	-1	8.8	30-03-2026
4	RAG не только для вопросов и ответов: почему он естественно подходит для рекомендаций	0	9.29	26-06-2026
5	RAG для закупок: Qdrant и LlamaIndex в локальном контуре	0	6.46	12-07-2026
6	RAG на кончиках пальцев	0	9.54	26-06-2026
7	Разбираетесь в ИИ или только путаетесь в «агентах», RAG и ...	2	6	28-06-2026
8	Science‑purpose‑RAG: туда и обратно	0	8.45	28-06-2026
9	Базовый минимум. Часть 3:  RAG-системы	0	9.98	26-02-2026
10	Метрики для задач NLP. Часть 2. Генерация текста: BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore	0	8.31	23-02-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 10.04. Источник: pythondigest.ru.