Fall · Gradial Evaluate
APaKoBo
Metrikgestützte Evaluierung und Optimierung kontextualisierter KI-Systeme
RAG-Qualität soll messbar, vergleichbar und systematisch optimierbar sein.
Problem
Kontextualisierte KI-Systeme werden meist anhand subjektiver Eindrücke bewertet. Ob eine Änderung am Chunking, Retrieval, Reranking oder Prompting die Antwortqualität tatsächlich verbessert hat – oder nur verändert – wird selten gemessen.
Lösung
APaKoBo ist ein R&D-Projekt zur metrikgestützten Evaluierung und Optimierung kontextualisierter KI-/RAG-Systeme. Es untersucht und optimiert die einzelnen Komponenten der Pipeline, von Domänenklassifikation und Retrieval über Reranking bis zur Antwortqualität, und speist Nutzer-Feedback in die Parameteroptimierung zurück.
Wert
Die im Projekt entwickelte Methodik fließt direkt in Gradial Evaluate und in das Qualitätsengineering jedes Kundensystems ein, das wir bauen.
Eingabe
- Golden datasets
- Domain corpora
- User feedback
Gradial Evaluate
- Retrieval metrics
- Reranking experiments
- Parameter search
Ausgabe
- Benchmark results
- Optimised configuration
- Quality monitoring
- Baustein
- Gradial Evaluate
- Kunde
- R&D-Projekt zur Evaluierung kontextualisierter KI-Systeme
Untersuchte und optimierte Komponenten
Jede Stufe eines kontextualisierten KI-Systems wird als unabhängig messbare Komponente behandelt.
- Domänenklassifikation
- Semantisches Retrieval
- Gefilterte Suche
- Top-k-Retrieval
- Reranking
- Prompt-/Query-Generierung
- LLM-Antworten
- Antwortqualität
- Domänenspezifische Anpassung
- Parameteroptimierung
- Nutzer-Feedback-Schleifen
Technologie
- RAG evaluation methodology
- Retrieval metrics
- Reranking
- Parameter optimisation
- Golden datasets
- Feedback loops
“RAG-Qualität soll messbar, vergleichbar und systematisch optimierbar sein.”
Nächster Fall
RSK — Gradial Knowledge
Allgemeines Unternehmenswissen und kundenspezifischer Kontext in einem KI-gestützten Workspace kombiniert.
Ihr Unternehmen hat bereits das Wissen.
Wir machen es für KI nutzbar.
Erzählen Sie uns von Ihren Informationsquellen, dem Prozess dahinter und dem Ergebnis, das Sie brauchen. Wir sagen Ihnen, was realistisch ist – und was wir zuerst bauen würden.