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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

5.1 LangSmith를 활용한 LLM Evaluation

LangSmith로 평가시 0, 1 점수 대신 더 세분화된(예: 5단계) 점수 사용

해결된 질문

283

csscode

작성한 질문수 1

0

오늘 라이브 강의 잘 들었습니다! 고맙습니다.
LangSmith에서 rag-answer-vs-reference로 평가하는데 각 항목의 점수가 0,1로만 나와서 아쉽네요. 더 세분화된(예: 5단계) 점수로 평가하려면 어떻게 바꿔야 할지 궁금합니다. 그리고 실제로 사용하실 때 몇 단계 평가를 많이 쓰시나요?

vector-database llm langchain rag openai-api

답변 1

1

제이쓴

안녕하세요! 라이브에 참여해주셔서 감사합니다. 말씀하신 rag-answer-vs-reference 의 프롬프트를 LangSmith Hub에서 확인하실 수 있는데요, 프롬프트를 보시면 Score를 0이나 1로 리턴하도록 되어있습니다.

Score:

A score of 1 means that the student's answer meets all of the criteria. This is the highest (best) score. 

A score of 0 means that the student's answer does not meet all of the criteria. This is the lowest possible score you can give.

여기서 score를 1-5 스케일로 수정해주시면 될 것 같아요!

1

제이쓴

프롬프트 작성은 허깅페이스 블로그를 참고하시면 될 것 같습니다!

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