Wie man RAG‑Pipelines mit synthetischen Daten bewertet
Die Bewertung von LLM‑Anwendungen, insbesondere von Retrieval‑Augmented Generation (RAG), ist entscheidend, wird aber häufig vernachlässigt. Ohne eine systematische Evaluation lässt sich kaum feststellen, ob der Retriever tatsächlich relevante Informationen liefert, ob die vom Modell generierten Antworten auf verlässlichen Quellen basieren oder ob sie halluzinieren, und ob die gewählte Kontextgröße optimal ist.
