RAGAS : évaluez la qualité de vos systèmes RAG avec précision
RAGAS est une méthode d’évaluation conçue pour mesurer la performance des systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG). Elle analyse la qualité des réponses produites par ces modèles à travers des métriques centrées sur la factualité, la pertinence, la complétude et la précision de la récupération documentaire.
Pourquoi c’est important
L’IA générative adossée à des bases documentaires (via RAG) peut produire des résultats incohérents ou partiels. RAGAS fournit un cadre objectif pour mesurer la valeur réelle d’un système RAG, en identifiant les faiblesses et axes d’optimisation à chaque étape (recherche, génération, pertinence…).
Comment le mettre en œuvre
- Collecter des questions/réponses de référence avec documents de support.
- Utiliser l’outil RAGAS pour comparer les réponses générées à la vérité terrain.
- Évaluer séparément la récupération (retrieval) et la génération (generation) via des scores dédiés.
- Intégrer ces métriques dans une boucle de monitoring ou d’amélioration continue.
Bonnes pratiques à retenir
- Disposer d’un jeu de données représentatif de l’usage cible.
- Compléter les résultats quantitatifs par une revue qualitative pour bien interpréter les scores.
- Itérer sur les prompts et l’indexation pour corriger les sources de mauvaise performance.
RAGAS permet d’auditer et d’optimiser les systèmes RAG avec rigueur, garantissant des réponses plus fiables et adaptées aux besoins métiers.