使用 DataRobot 的高级 LLM 评估和评估指标为 AI 构建者提供支持

在快速发展的生成式人工智能 (GenAI) 领域，数据科学家和人工智能构建者不断寻求强大的工具，以使用大型语言模型 (LLM) 创建创新应用程序。DataRobot 在其 Playground 中引入了一套高级 LLM 评估、测试和评估指标，提供独特的功能，使其有别于其他平台。

生成式人工智能

这些指标（包括忠实度、正确性、引用、Rouge-1、成本和延迟）提供了一种全面而标准化的方法来验证 GenAI 应用程序的质量和性能。通过利用这些指标，客户和人工智能构建者可以更加自信地开发可靠、高效且高价值的 GenAI 解决方案，从而加快上市时间并获得竞争优势。在这篇博文中，我们将深入研究这些指标，并探索它们如何帮助您在 DataRobot 平台中充分发挥 LLM 的潜力。

探索综合评估指标

探索综合评估指标

DataRobot 的 Playground 提供了一套全面的评估指标，允许用户对其检索增强生成 (RAG) 实验进行基准测试、性能比较和排名。这些指标包括：

忠实度：此指标评估 LLM 生成的响应如何准确反映来自矢量数据库的数据，从而确保信息的可靠性。

忠实度：

正确性：通过将生成的响应与基本事实进行比较，正确性指标可评估 LLM 输出的准确性。这对于精度至关重要的应用（例如医疗保健、金融或法律领域）尤其有价值，使客户能够信任 GenAI 应用程序提供的信息。

正确性： 引用： Rouge-1： 成本和延迟 保护模型：

高效实验

高效实验

优化和用户反馈

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结论

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