ИИ против ИИ: как мы научили LLM быть строгим аудитором для ваших RAG-систем 🤖⚖️

Собрать RAG-систему — это полдела. Главная боль начинается потом: как понять, что бот не «галлюцинирует», опирается на базу знаний и отвечает по факту? Ручной аудит сотен диалогов — это настоящий ад для дата-инженеров и аналитиков.

Мы в BSS знаем эту боль не понаслышке, поэтому в новом релизе NLU-Suite 3.8 сделали то, что сэкономит вам сотни часов: запустили автоматизированный LLM-аудит для генеративных ИИ.

Теперь большая языковая модель выступает в роли строгого QA-контролера для других моделей.

Что нового в модуле «Метрики» и «Оценка»? 🛠
Три формата проверки:

• Рубрики — с гибкими весами и настраиваемыми шкалами.
• Категории — для четкой классификации ответов по заданным параметрам.
• Попарное сравнение — мастхэв для A/B-тестирования разных LLM на одном датасете.

📦 Готовые RAG-метрики «из коробки»:

• Faithfulness — ловим «галлюцинации» и противоречия документам.
• Context_Relevancy — проверяем, насколько точно ИИ подобрал нужные чанки из базы знаний.
• Answer_Correctness (с эталоном и без) — оцениваем финальную фактологическую точность.

💡 Зачем это бизнесу?
Главный вызов сегодня — не просто внедрить GenAI, а обеспечить его предсказуемость и безопасность, особенно в клиентском сервисе.

LLM-аудитор позволяет оценивать тысячи кейсов по множеству критериев одновременно. Никакого ручного разбора: вы настраиваете контрольные точки и в разы ускоряете вывод голосовых помощников и чат-ботов в промышленную эксплуатацию. 🚀

Коллеги, а как вы сейчас боретесь с галлюцинациями в своих RAG-проектах?

Автоматизируете - ставьте ❤️ или все еще проверяете руками - ставьте