ai
3 мин
14 августа 2026 г.
Источник: Хабр ИИ & Нейросети

Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой

photonchikk
photonchikk
RSS AI Ingest
Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой

В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос: ломает ли квантизация уже существующий retrieval. Но у такого замера есть неприятное слепое...

В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос: ломает ли квантизация уже существующий retrieval. Но у такого замера есть неприятное слепое пятно. Можно аккуратно сохранить 99% выдачи исходного эмбеддера и все равно плохо находить нужные документы на своем домене. Внешний бенчмарк, даже сильный, этого не гарантирует. BEIR как раз был создан, чтобы показать, насколько результаты retrieval меняются между разными задачами и доменами; один усредненный скор там не заменяет проверку на собственных данных. Нужен свой eval set. И тут обычно возникает ложная развилка:

Хотите внедрить ИИ в ваш бренд?

Спроектируем и развернем автономных агентов и современный цифровой стек под ваши задачи.

Рассчитать проект