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评估您的抹布解决方案
通过利用LLM-AS-A-A-Gudge能力来构建和评估抹布解决方案的指南。评估您的抹布解决方案的帖子首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学简介
（抹布）解决方案无处不在。在过去的几年中，随着组织在客户服务，医疗保健，智能等方面使用抹布或混合剥离解决方案，我们已经看到它们迅速成长。但是我们如何评估这些解决方案？我们可以使用哪些方法来确定抹布模型的优势和劣势？
但是我们如何评估这些解决方案？我们可以使用哪些方法来确定抹布模型的优势和劣势？本文将通过使用Langchain等构建我们自己的聊天机器人来介绍抹布。我们还将利用DeepeVal评估我们的猎犬和发电机的破布管道。最后，我们将讨论用于人体测试的破布解决方案的方法。
Langchain deepeval检索型发电
随着LLM的出现，尽管在大规模数据集中接受了培训，但这些“基础”预培训模型将给出错误的答案时，提出了许多批评。随之而来的是检索型生成（RAG），这是搜索和生成功能的组合，在生成响应之前，可以参考特定于上下文的信息。
随之而来的是检索提示的生成（RAG），这是在生成响应之前引用特定于上下文信息的搜索和生成功能的组合。抹布在过去几年中由于其减少幻觉和改善事实的能力而变得非常流行。它们具有灵活性，易于更新，并且比微调LLMS便宜得多。我们现在每天都会遇到破布解决方案。例如，许多组织都利用抹布来构建内部聊天机器人，以供员工浏览其知识库，以及外部聊天机器人，以支持客户服务和其他业务功能。