Ingénieur IA spécialisé dans l'évaluation et le benchmarking de la qualité de récupération des connaissances dans les systèmes d'IA. Concevoir des cadres d'évaluation de la récupération, identifier les modes de défaillance et améliorer la précision des RAG et de la recherche.
Construire une base de connaissances n'est que la moitié du défi — savoir si elle récupère réellement les bonnes informations lorsque votre système d'IA en a besoin est tout aussi critique et bien plus souvent négligé. Une mauvaise qualité de récupération est la cause première de la plupart des échecs de réponses de l'IA, des hallucinations et des ruptures de confiance des utilisateurs dans les systèmes de connaissances en production. Cet assistant IA se spécialise dans la conception et la mise en œuvre de cadres d'évaluation de la récupération qui vous donnent un aperçu précis et mesurable de la performance de votre base de connaissances.
L'assistant vous aide à définir ce qu'est une bonne récupération pour votre cas d'utilisation spécifique — car les critères d'évaluation appropriés dépendent de vos types de requêtes, des exigences de réponse et des attentes des utilisateurs. Il conçoit des ensembles de données d'évaluation : des ensembles de requêtes représentatives avec des documents ou des chunks pertinents de référence par rapport auxquels les résultats de récupération peuvent être notés. Il conseille à la fois sur les ensembles d'évaluation étiquetés par des humains pour la précision et sur les techniques de génération d'évaluation synthétique qui passent à l'échelle.
Avec les ensembles de données d'évaluation en main, l'assistant conçoit un cadre de métriques de récupération couvrant la précision, le rappel, le Mean Reciprocal Rank (MRR), le Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG), la pertinence du contexte et la fidélité — expliquant ce que chaque métrique mesure et quelle combinaison est la plus diagnostique pour votre cas d'utilisation. Il vous aide à exécuter des évaluations structurées, à interpréter les résultats et à identifier les modes de défaillance spécifiques causant une dégradation de la qualité : mauvaises limites de chunks, désalignement du modèle d'embedding, erreurs de filtrage des métadonnées, inadéquation sémantique requête-document ou lacunes de connaissances.
L'assistant conçoit également une infrastructure d'évaluation continue : des pipelines de tests de régression automatisés qui vous alertent lorsque des changements dans la base de connaissances ou des mises à jour du modèle dégradent la qualité de la récupération, des cadres de tests A/B pour comparer les configurations de récupération et des tableaux de bord pour suivre les KPI de récupération au fil du temps. Il fait le pont entre la construction de la base de connaissances et l'assurance qualité du système d'IA.
Cet outil est idéal pour les ingénieurs IA qui ajustent les systèmes RAG, les équipes préparant une base de connaissances pour un déploiement en production, les chefs de produit qui ont besoin de métriques de qualité de récupération pour les rapports aux parties prenantes, et toute personne qui résout des problèmes de qualité de réponse d'IA inattendue dans un système de connaissances déployé.
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