Р. Аллахвердиев

#метрики

Материалов: 8

Разборы

новое
Обложка: Карта навыков AI QA-инженера и план на 3 месяца
Разбор10 мин

Карта навыков AI QA-инженера и план на 3 месяца

Восемь блоков навыков и понедельный план на 12 недель для тестировщика, который работает полный день: 5–7 часов в неделю, артефакт в конце каждой недели, список того, что можно смело отложить.

новое
Обложка: Кто такой AI QA-инженер и чем он отличается от обычного тестировщика
Разбор9 мин

Кто такой AI QA-инженер и чем он отличается от обычного тестировщика

Что меняется, когда объект тестирования отвечает текстом и каждый раз по-разному: проблема оракула, недетерминизм, доли вместо pass/fail, новые классы дефектов. И что из вашего опыта тестировщика переносится без потерь.

новое
Обложка: Как оценивать ответы LLM: от assert до LLM-судьи
Разбор11 мин

Как оценивать ответы LLM: от assert до LLM-судьи

Пять ступеней проверки ответов модели: точное совпадение, правила и схемы, смысловая близость, LLM-судья с идеей G-Eval и ручная разметка. Когда какой ступени достаточно, как выбирать пороги и с чего начинать метрики RAG.

Обложка: Можно ли доверять LLM-судье: перекосы, калибровка на ручной разметке и kappa
Разбор10 мин

Можно ли доверять LLM-судье: перекосы, калибровка на ручной разметке и kappa

Три известных смещения судьи (позиция, длина, самопредпочтение), как проверить каждое экспериментом, как посчитать согласие с людьми через accuracy и Cohen's kappa и какие решения принимать по результату.

Обложка: Метрики поиска в RAG: Recall@K, MRR и NDCG на практике, плюс как выбирать чанкинг
Разбор10 мин

Метрики поиска в RAG: Recall@K, MRR и NDCG на практике, плюс как выбирать чанкинг

Как отделить ошибки retriever от ошибок генерации: формулы Recall@K, Precision@K, MRR и NDCG, реализация на 30 строках Python, эксперимент с размером чанков и честные ограничения метрик.

Обложка: Golden-датасет для RAG: как собрать 60 вопросов, которые ловят регрессии
Разбор9 мин

Golden-датасет для RAG: как собрать 60 вопросов, которые ловят регрессии

Схема датасета, восемь типов вопросов, откуда их брать, как размечать эталоны и согласие разметчиков, как версионировать и не загрязнить датасет. С примером CSV и проверкой покрытия на Python.

Обложка: Как понять, что RAG-ассистент не выдумывает: 4 метрики и диагностика
Разбор9 мин

Как понять, что RAG-ассистент не выдумывает: 4 метрики и диагностика

Faithfulness, Answer Relevancy, Contextual Precision и Contextual Recall: что измеряет каждая метрика, какие пороги брать за точку старта и как по сочетанию значений понять, что чинить — retriever или промпт.

GitHub-радар

новое
НаблюдатьPython

vibrantlabsai/ragas

Классический набор метрик для RAG, но репозиторий переехал, а коммитов с февраля 2026 нет.

16 020 на