Medir la calidad de un sistema RAG con rigor exige más que revisar unas cuantas respuestas: hacen falta métricas objetivas (fidelidad, relevancia, precisión y cobertura de contexto), un conjunto dorado de cientos de preguntas curadas y validación humana periódica del juez LLM para evitar conclusiones engañosas.
Evaluar un sistema RAG sin métricas es pura intuición. Ragas mide cuatro señales clave: faithfulness, answer relevancy, context precision y context recall, apoyándose en un LLM como juez. TruLens, DeepEval y otros frameworks cubren enfoques similares. Integrar la evaluación en CI desde el primer día detecta regresiones de prompts, chunking o modelo antes de que lleguen a producción.
5 min2784,6
Usamos cookies propias y de terceros para analizar el tráfico del sitio. Puedes aceptarlas, rechazarlas o configurar tu elección.
Más información sobre las cookies
Preferencias de cookies
NecesariasImprescindibles para el funcionamiento del sitio. Siempre activas.
AnalíticasNos ayudan a entender cómo se usa el sitio (Google Analytics).
