ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ในประเมินงาน Retrieval-Augmented Generation (RAG) บนโมเดลภาษาใหญ่ (LLM)
1. ความแม่นยำ
1.1 ความแม่นยำในการดึงข้อมูล
คำจำกัดความ: วัดความเกี่ยวข้องของเอกสารที่ดึงมาโดยระบบ
ตัวชี้วัด: Precision@k, Recall@k, F1 Score
เป้าหมาย: เพื่อให้แน่ใจว่ าเอกสารที่ดึงมามีความเกี่ยวข้องสูงกับคำค้นหา
1.2 ความแม่นยำในการสร้าง
คำจำกัดความ: ประเมินความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของคำตอบที่สร้างขึ้น
ตัวชี้วัด: BLEU Score, ROUGE Score, การประเมินจากมนุษย์
เป้าหมาย: เพื่อให้มั่นใจว่าข้อความที่สร้างขึ้นมีความถูกต้องและเหมาะสมตามบริบท
2. ความล่าช้า
2.1 ความล่าช้าในการดึงข้อมูล
คำจำกัดความ: เวลาที่ใช้ในการดึงเอกสารที่เกี่ยวข้อง
ตัวชี้วัด: เวลาดึงข้อมูลเฉลี่ยในหน่วยมิลลิวินาที
เป้าหมาย: ลดเวลาการดึงข้อมูลเพื่อเพิ่มประสบการณ์การใช้งาน
2.2 ความล่าช้าในการสร้าง
คำจำกัดความ: เวลาที่ใช้ในการสร้างคำตอบหลังจากดึงเอกสาร
ตัวชี้วัด: เวลาสร้างคำตอบเฉลี่ยในหน่วยมิลลิวินาที
เป้าหมาย: ให้แน่ใจว่าการสร้างคำตอบรวดเร็วเพื่อรักษาการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
3. การมีส่วนร่วมของผู้ใช้
3.1 ระยะเวลาการใช้งานต่อเซสชัน
คำจำกัดความ: เวลาที่ผู้ใช้ใช้ในการโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์เฉลี่ยต่อเซสชัน
ตัวชี้วัด: ระยะเวลาเซสชันเฉลี่ยในนาที
เป้าหมาย: เพิ่มระยะเวลาเซสชันเพื่อบ่งบอกถึงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่สูงขึ้น
3.2 อัตราการโต้ตอบ
คำจำกัดความ: ความถี่ของการโต้ตอบของผู้ใช้กับระบบ
ตัวชี้วัด: จำนวนการโต้ตอบต่อเซสชัน
เป้าหมาย: ส่งเสริมการโต้ตอบบ่อยๆ เพื่อเพิ่มความพึงพอใจของ ผู้ใช้
4. ความพึงพอใจของผู้ใช้
4.1 ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้
คำจำกัดความ: ข้อเสนอแนะโดยตรงจากผู้ใช้เกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขา
ตัวชี้วัด: Net Promoter Score (NPS), Customer Satisfaction Score (CSAT)
เป้าหมาย: บรรลุคะแนนความพึงพอใจสูงเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดี
4.2 อัตราความผิดพลาด
คำจำกัดความ: ความถี่ของข้อผิดพลาดที่ผู ้ใช้พบ
ตัวชี้วัด: จำนวนข้อผิดพลาดต่อ 100 การโต้ตอบ
เป้าหมาย: ลดอัตราความผิดพลาดเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความไว้วางใจของผู้ใช้
5. ความสามารถในการปรับขนาด
5.1 ปริมาณงานของระบบ
คำจำกัดความ: จำนวนคำค้นหาที่ระบบสามารถจัดการได้ต่อวินาที
ตัวชี้วัด: Queries per second (QPS)
เป้าหมาย: ให้แน่ใจว่าระบบสามารถจัดการโหลดสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5.2 การใช้ทรัพยากร
คำจำกัดความ: ประสิทธิภาพของการใช้ทรัพยากรโดยระบบ
ตัวชี้วัด: การใช้ CPU และหน่วยความจำ
เป้าหมาย: ปรับการใช้ทรัพยากรให้เหมาะสมเพื่อลดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงประสิทธิภาพ
6. ผลกระทบทางธุรกิจ
6.1 อัตราการแปลง
คำจำกัดความ: เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่ดำเนินการตามที่ต้องการ (เช่น การซื้อ, การลงทะเบียน)
ตัวชี้วัด: เปอร์เซ็นต์อัตราการแปลง
เป้าหมาย: เพิ่มอัตราการแปลงเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ
6.2 ผลตอบแทนการลงทุน (ROI)
คำจำกัดความ: ผลตอบแทนทางการเงินที่เกิดจากผลิตภัณฑ์เมื่อเทียบกับค่าใช้จ่ายของมัน
ตัวชี้วัด: เปอร์เซ็นต์ ROI
เป้าหมาย: ให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์ให้ผลตอบแทนทางการเงินในเชิงบวก
สรุป
การติดตาม KPIs เหล่านี้จะให้ความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพและความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ LLM RAG โดยการมุ่งเน้นที่ความแม่นยำ ความล่าช้า การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ความพึงพอใจของผู้ใช้ ความสามารถในการปรับขนาด และผลกระทบทางธุรกิจ ผู้มีส่วนได้เสียสามารถตัดสินใจที่มีข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบรรลุวัต ถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ การตรวจสอบและปรับปรุง KPIs เหล่านี้อย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้รักษาความสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและความต้องการของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไป
หากคุณสนใจการพัฒนาและการประเมินผลผลิตภัณฑ์ RAG ที่มีประสิทธิภาพสูง ไอแอพพ์เทคโนโลยี มีแพลตฟอร์ม RAG LLM ที่ล้ำสมัยภายใต้ชื่อ Chinda ซึ่งพร้อมให้บริการคุณ https://chinda.iapp.co.th