Groundedness, Retrieval Hit Rate, Answer Quality metrikleri ve pratik değerlendirme yöntemleri.
# RAG Eval Nasıl Yapılır?
RAG (Retrieval Augmented Generation) sistemlerinin başarısını ölçmek, production'a çıkmadan önce kritik bir adımdır.
## Temel Metrikler
### 1. Retrieval Quality
- **Hit Rate**: Doğru dokümanın top-K içinde olma oranı
- **MRR (Mean Reciprocal Rank)**: Doğru cevabın sıralamadaki pozisyonu
### 2. Generation Quality
- **Groundedness**: Cevabın kaynak dokümanlara dayalı olup olmadığı
- **Faithfulness**: Halüsinasyon kontrolü
- **Answer Relevancy**: Cevabın soruyla ne kadar alakalı olduğu
## Eval Pipeline Kurulumu
1. **Golden Dataset** oluşturun (soru-cevap çiftleri)
2. **Automated scoring** (GPT-4 judge veya özel model)
3. **Human evaluation** sample üzerinde doğrulama
4. **Regression testing** her deployment öncesi
## Araçlar
- RAGAS (açık kaynak eval framework)
- LangSmith (LangChain)
- Custom eval pipeline
Production'da başarılı bir RAG sistemi için eval pipeline şarttır.