Դիզայնեք որոնման արդյունքների համապատասխանության գնահատման համակարգը LLM-judge-ով։

LLM-judge օգտագործելով արդյունքների համապատասխանության գնահատման համակարգի նախագծման համար առաջարկվում է հետևյալ մոտեցումը:

1. Տվյալների հավաքում: Ստանում ենք որոնողական հարցումներ և համապատասխան արդյունքներ:

2. Նախապատրաստում: Նորմալացնում ենք հարցումների և արդյունքների տեքստը, հեռացնում աղմուկը:

3. LLM-judge ինտեգրում: Օգտագործում ենք մեծ լեզվային մոդել (LLM) որպես "դատավոր"՝ գնահատելու համապատասխանությունը: Յուրաքանչյուր արդյունքի համար, LLM-ը ստանում է հարցումը և արդյունքի տեքստը և տալիս է համապատասխանության գնահատական նշված սանդղակով:

4. Կալիբրացում և ուսուցում: Եթե հնարավոր է, հավաքում ենք օգտվողների կամ փորձագետների նշումներ՝ մոդելը ուսուցանելու կամ կալիբրացնելու համար, որպեսզի բարելավենք գնահատումների ճշգրտությունը:

5. Գնահատումների հավաքում: Յուրաքանչյուր հարցման համար, հավաքում ենք LLM-ի գնահատումները արդյունքների մասին և դասավորում:

6. Հսկողություն և հետադարձ կապ: Հաստատում ենք գնահատման որակի հսկողության համակարգ և հավաքում ենք հետադարձ կապ՝ շարունակական բարելավման համար:

Այս մոտեցումը թույլ է տալիս օգտվել LLM-ի ուժից՝ ավելի նուրբ և կոնտեքստային համապատասխանության գնահատում իրականացնելու համար, ինչը բարելավում է որոնման արդյունքների որակը։