Qualité & scoring.
Mesurez votre IA, ne la devinez pas.
La plupart des assistants sont des boîtes noires. Avec Ocade RAG, lancez des tests automatiques : un jeu de questions est généré, le RAG y répond, et un juge (RAGAS + LLM) note les réponses et affiche les scores.
Évaluation à la demande, sur un jeu de questions généré.
Des scores, pas des impressions
Les réponses aux questions de test sont notées sur des critères objectifs.
Précision du contexte
La part des passages récupérés réellement utiles (framework RAGAS).
Rappel du contexte
La part de l'information utile effectivement retrouvée.
Fidélité
La réponse reste-t-elle fidèle aux sources ? Mesuré automatiquement.
Juge LLM
Un modèle évalue chaque réponse sur une grille de critères.
Une évaluation que vous maîtrisez
Golden dataset
Un jeu de questions de référence pour vos évaluations répétables.
Tableau de bord
Tous les scores, visibles d'un coup d'œil.
Tests à la demande
Lancez une évaluation quand vous le souhaitez, sur un jeu de questions généré.
Grille de critères
Le juge LLM note selon une grille de critères adaptée à votre cas.
Questions fréquentes
Tout savoir sur l'évaluation de la qualité d'Ocade RAG.
Comment Ocade RAG mesure-t-il la qualité des réponses ?
Ocade RAG lance des tests automatiques : un jeu de questions est généré, le RAG y répond, puis un juge (framework RAGAS + LLM) note les réponses. Vous obtenez des scores objectifs plutôt que des impressions.
Quels critères de qualité sont évalués ?
La précision du contexte (part des passages récupérés réellement utiles), le rappel du contexte (part de l'information utile retrouvée) et la fidélité (la réponse reste fidèle aux sources). Un juge LLM note chaque réponse sur une grille de critères adaptée à votre cas.
Qu'est-ce qu'un golden dataset ?
C'est un jeu de questions de référence qui sert à des évaluations répétables. Vous lancez des tests à la demande et suivez l'évolution des scores dans un tableau de bord.
Pourquoi mesurer la qualité d'un RAG ?
La plupart des assistants IA sont des boîtes noires. Mesurer la précision, le rappel et la fidélité permet de détecter les régressions, d'améliorer la base documentaire et de garantir des réponses fiables avant la mise en production.
Pilotez la qualité de votre IA
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Édité par Ocade Fusion - Poitiers (86)