LangSmith أفضل للمراقبة الكاملة وتصحيح أخطاء خطوط أنابيب RAG المالية القائمة على LangChain في الإنتاج، بينما Ragas أفضل للتقييم الآلي السريع لجودة RAG المالية أثناء التطوير دون الحاجة إلى مجموعات بيانات مرجعية.
LangSmith
مراقبة كاملة لخطوط أنابيب RAG المالية المستندة إلى LangChain مع تصحيح التتبعات ومجموعات التقييم.
Ragas أفضل لتقييم جودة RAG المالي أثناء التطوير بمقاييس آلية مثل الدقة وملاءمة الإجابة ودقة السياق دون الحاجة إلى بيانات مرجعية. LangSmith أفضل لمراقبة الإنتاج لخطوط أنابيب RAG المالية، مع تتبع في الوقت الفعلي ولوحات أداء. النهج الأفضل هو استخدام Ragas أثناء التطوير و LangSmith لمراقبة الإنتاج.
هل أحتاج كل من LangSmith و Ragas لـ RAG المالي؟
استخدام كل من LangSmith و Ragas موصى به لخطوط أنابيب RAG المالية. Ragas يدير التقييم دون اتصال أثناء التطوير. LangSmith يدير مراقبة الإنتاج، متتبعاً كل طلب واستجابة للتصحيح والامتثال. معاً، يوفران ضمان جودة شاملاً لأنظمة RAG المالية.
أيهما أسهل في الإعداد لفرق المالية؟
Ragas أسهل في الإعداد مع تثبيت pip بسيط وبضعة أسطر من Python لتقييم أي خط أنابيب RAG. LangSmith يتطلب المزيد من جهد الإعداد بما في ذلك تكامل SDK وإعداد المشروع. ومع ذلك، بمجرد التهيئة، يوفر LangSmith قيمة أكبر للمراقبة المستمرة.
أيهما يكتشف الهلوسة المالية بشكل أفضل؟
Ragas يكتشف الهلوسة المالية بشكل أفضل من خلال مقياس الدقة الذي يقيس ما إذا كانت الإجابة المولدة مدعومة بالسياق المسترجع. هذا ضروري للتطبيقات المالية حيث الأرقام أو التواريخ أو الاستشهادات التنظيمية المهلوسة قد تكون لها عواقب وخيمة. LangSmith يمكن تهيئته بمقاييس مخصصة.