Evaluate RAG responses with Amazon Bedrock, LlamaIndex and RAGAS
在这篇文章中，我们将探讨如何利用亚马逊基岩，LlamainDex和Ragas来增强您的抹布实现。您将学习实用的技术来评估和优化您的AI系统，从而实现与组织特定需求保持一致的更准确，上下文感知的响应。
在本文中，我们通过自动执行以下任务来说明生成式 AI 在 Tealium 与 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 团队合作中的重要性：1/ 基于由 Amazon Bedrock 提供支持的 Ragas 存储库评估 RAG 系统的检索器和生成的答案，2/ 使用基于 Auto-Instruct 存储库的自动提示工程技术为每个问答对生成改进的指令。指令是指给予模型以指导生成响应的一般方向或命令。这些指令是使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic 的 Claude 生成的，4/ 为基于人机交互的反馈机制提供 UI，以补充由 Amazon Bedrock 提供支持
Build an automated generative AI solution evaluation pipeline with Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了在生成AI应用程序中评估LLM的重要性，从而强调了幻觉和偏见等问题所带来的挑战。我们使用AWS服务引入了全面的解决方案来自动化评估过程，从而可以持续监视和评估LLM性能。通过使用诸如FMEVAL库，Ragas，LLMeter和Step功能之类的工具，该解决方案提供了灵活性和可扩展性，可以满足LLM消费者不断发展的需求。
astragalus ihsancalisiidönmez＆uğurlu，在dönmezetuğurluaydin中 火鸡。新物种属于A. Sect。 INCANI DC。并且可能与A. glaucophyllus bunge和Guzelsuensis F. Ghahrem相似，并且可能与之相关。 ＆al。来自土耳其和A. Siahcheshmehensis Maassoumi和来自伊朗的Podlech。 Astagalus ihsancalisii与这三个物种清楚地区别于每个种族的花数，bract尺寸，花梗长度，标准长度和豆类喙长度以及其他字符。给出了诊断字符，并讨论了它们的分类学重要性。展
这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Agents、Amazon Knowledge Bases 和 RAGAS 评估指标来构建自定义幻觉检测器并使用人机交互对其进行修复。代理工作流可以通过不同的幻觉补救技术扩展到自定义用例，并提供使用自定义操作检测和缓解幻觉的灵活性。
Benchmarking Hallucination Detection Methods in RAG
评估增强 LLM 生成响应可靠性的方法。未经检查的幻觉仍然是当今检索增强生成应用中的一个大问题。本研究评估了 4 个公共 RAG 数据集中流行的幻觉检测器。使用 AUROC 和精确度/召回率，我们报告了 G-eval、Ragas 和可信语言模型等方法自动标记不正确的 LLM 响应的能力。使用各种幻觉检测方法识别 RAG 系统中的 LLM 错误。我目前在 Cleanlab 担任机器学习工程师，我为本文讨论的可信语言模型的开发做出了贡献。我很高兴介绍这种方法并在以下基准测试中与其他方法一起对其进行评估。问题：RAG 系统中的幻觉和错误众所周知，当被问到训练数据中没有很好支持的问题时，大型语言模型
Philippines Airlines Operates All Female Flight to Guam.
作为庆祝妇女月活动的一部分，菲律宾航空公司运营了一架飞往关岛的全女性航班，体现了其如何赋予航空业女性权力。PR110 航班使用 168 座空客 A321neo 飞机，于 3 月 22 日从马尼拉飞往关岛，并于 3 月 23 日降落。这架纪念航班由机长 Emmie Ragasa 驾驶，副驾驶 Lilybeth Tan-Ng 协助。这一里程碑是国家航空公司承诺的一部分，旨在展示菲律宾航空女性“强大、充满活力、不断发展和充满力量”。菲律宾航空公司在一份声明中表示。菲律宾航空公司计划在年底前重新启用整个机队，这些机队在新冠疫情爆发之初被储存起来，以满足当前需求并扩大航线网络。
