Detalles del patrón AutoAI RAG

Una vez finalizado el experimento de AutoAI RAG, visualice los detalles de un patrón para comprender la composición y el rendimiento.

Si utiliza una base de conocimientos preexistente, algunos detalles no se muestran porque no son aplicables.

Detalles de patrón

Haga clic en un nombre de patrón para revisar los siguientes detalles de configuración de un patrón. Para comparar dos patrones, active Comparar patrones y seleccione un patrón para comparar. Algunos de los parámetros de configuración se pueden editar al crear el experimento. Para más detalles, consulte Personalización de la configuración del experimento RAG.

Información sobre el patrón

Columna	Descripción
Patrón	Nombre del patrón
Pasos de la composición	Pasos dados en el experimento.
Tipo de puntuación	Cómo se calcula y presenta la métrica de rendimiento. - Media: La puntuación media de la métrica. - CI Alto: El límite superior del intervalo de confianza (CI) para la puntuación media, que muestra el valor más alto que es probable que alcance la métrica. Si no hay variación en las puntuaciones de la métrica, no se puede calcular este valor. - CI Bajo: El límite inferior del intervalo de confianza (CI) para la puntuación media, que muestra el valor más bajo que es probable que alcance la métrica. Si no hay variación en las puntuaciones métricas, este valor no puede calcularse.
Exactitud de las respuestas	Corrección de la respuesta generada, incluyendo tanto la relevancia del contexto recuperado como la calidad de la respuesta generada.
Fidelidad de la respuesta	Precisión de la respuesta generada al texto recuperado.
Exactitud contextual	Pertinencia de la respuesta generada con respecto a la entrada.

Almacén de vectores

Columna	Descripción
Tipo de fuente de datos del almacén vectorial	Fuente de datos que se conecta al almacén de vectores.
Métrica de distancia de almacén vectorial	Métrica utilizada para medir la relevancia de los vectores almacenados con respecto al vector de entrada.
Nombre del índice del almacén vectorial	Índice utilizado como estructura de datos para almacenar y recuperar almacenes vectoriales.
Operación de almacenamiento vectorial	Operación de almacenamiento vectorial para recuperar datos. Por ejemplo, upsert para insertar o actualizar filas en la tabla de la base de datos.
Campos del esquema del almacén vectorial	Esquema para almacenar el índice de documentos vectorizados.
ID del esquema del almacén vectorial	Identificador único del esquema del almacén de vectores.
Nombre del esquema del almacén vectorial	Nombre del esquema utilizado para estructurar la tabla de la base de datos
Tipo de esquema de almacén vectorial	Determina el tipo de datos que pueden almacenarse en el esquema y las operaciones que pueden realizarse con los datos. El tipo de esquema struct se utiliza para almacenar datos estructurados.

Fragmentación

Columna	Descripción
Solapamiento de fragmentos	Número de trozos que comparten palabras o frases comunes.
Tamaño del fragmento	Cantidad de datos recuperados de los documentos índice.
Método de fragmentación	Cómo se recupera el texto relevante para cada trozo de la entrada después de dividir la entrada en varios trozos.

Inclusiones

Columna	Descripción
Modelo de inclusión	Modelo de incrustación utilizado para vectorizar e indexar la colección de documentos.
Truncar los tokens de entrada	Número máximo de fichas aceptadas como entrada.
Estrategia de truncamiento	Estrategia utilizada para determinar cómo procesar los documentos recuperados para optimizar el rendimiento del modelo.

Recuperación

Columna	Descripción
Método de recuperación	Método utilizado para recuperar los documentos indexados: Ventana o Simple.
Número de trozos	Número de trozos recuperados de los documentos indexados.
Tamaño de ventana	Número de tokens adyacentes considerados por el modelo al recuperar texto de documentos indexados.

Generación

Columna	Descripción
Texto de plantilla de contexto	Plantilla estructurada para la respuesta generada.
Modelo base	Modelo de cimentación utilizado en el experimento. Haz clic en el icono de vista previa para ver los detalles del modelo.
Método de decodificación	Proceso que utiliza un modelo para elegir los tokens en la salida generada.
Máximo de nuevas fichas	Número máximo de tokens nuevos que se pueden generar además de los tokens recuperados de los documentos indexados.
Longitud máxima de secuencia	Número máximo total de tokens que representan la entrada y la salida.
Nuevas fichas mínimas	Número mínimo de nuevos tokens que se pueden generar.
Texto de la plantilla	Estructura con directrices para el modelo a utilizar cuando se recupera texto de documentos indexados.
Relación entre palabras y fichas	Número de palabras de un texto dividido por el número de tokens generados.

Ejemplos de preguntas y respuestas

Columna	Descripción
Ejemplos de preguntas y respuestas	Preguntas y respuestas correctas proporcionadas como datos de prueba para medir el rendimiento del patrón. Ejemplo: