Evaluación de RAG en Java: Guía completa
Introducción rápida a RAG Retrieval Augmented Generation combina la recuperación de documentos con modelos de lenguaje LLM. Primero localiza contenido relevante en una base de conocimiento y después condiciona la respuesta del LLM con ese contexto, logrando respuestas más precisas, con mayor conciencia del dominio y menos alucinaciones.
Por qué la evaluación de RAG es importante Ayuda a garantizar la exactitud y confiabilidad de las aplicaciones de IA, verifica que se recuperen los documentos correctos, confirma que las respuestas del LLM sean fieles a las fuentes, reduce alucinaciones y errores, y permite la optimización continua del rendimiento.
Métricas clave de recuperación 1. Precisión. Qué proporción de documentos recuperados son realmente relevantes. Fórmula: Precisión = Relevantes recuperados / Total recuperados. Útil cuando recuperar documentos incorrectos tiene alto coste. Impacto: reduce ruido en la respuesta. 2. Recall. Qué proporción de todos los documentos relevantes fueron recuperados. Fórmula: Recall = Relevantes recuperados / Total de relevantes. Útil cuando perder información crítica es riesgoso. Impacto: cobertura amplia del conocimiento relevante. 3. F1. Media armónica entre precisión y recall. Fórmula: F1 = 2 * (Precisión * Recall) / (Precisión + Recall). Útil para una medida única y equilibrada. 4. MRR Mean Reciprocal Rank. Evalúa la posición del primer documento relevante. Fórmula aproximada: 1 dividido entre el rango, promediado en consultas. Clave en sistemas de preguntas y respuestas. 5. nDCG Normalized Discounted Cumulative Gain. Mide la calidad del ranking por relevancia, muy útil en pipelines vector DB + LLM. 6. Hit Rate o Recall@k. Verifica si existen documentos relevantes en el top k. Fórmula: número de consultas con al menos un documento relevante en top k dividido por total de consultas. Útil para ajustar tamaños de chunk en RAG.
Ejemplo de implementación: almacenamiento de documentos En un escenario Java con un agente A2A, el flujo típico es: 1 Crear una instancia del agente. 2 Conectarla al servidor local de RAG por ejemplo en https://localhost:7860. 3 Iterar por los documentos ground truth. 4 Enviar cada documento al servicio y registrar logs para su trazabilidad. Este patrón consolida la base de conocimiento con control y observabilidad.
Recuperación de documentos Se puede exponer un endpoint REST como GET https://localhost:7860/getDocuments?documentText=dishwasher. Este servicio recibe el parámetro documentText, usa embeddings vectoriales para el emparejamiento semántico, soporta consultas en lenguaje natural y devuelve los documentos más similares.
Resultados de evaluación de RAG Consulta dishwasher. Métricas observadas: Precisión 0.2 es decir 20 por ciento de los recuperados fueron relevantes. Recall 0.011 solo 1.1 por ciento del total de relevantes. F1 0.021 desempeño combinado bajo. MRR 0.0 no hubo documentos relevantes en primeras posiciones. nDCG 0.0 ranking deficiente. Hit Rate 0.0 sin relevantes en el top k.
Análisis Precisión baja 0.2 indica ruido y necesidad de mejor filtrado. Recall muy bajo 0.011 sugiere problemas en la calidad de embeddings, umbral de similitud y procesamiento de consulta. F1 bajo confirma rendimiento global subóptimo. Métricas en cero para MRR, nDCG y Hit Rate evidencian problemas de ranking, modelo de embeddings, umbrales y preprocesado.
Recomendaciones Embeddings. Evaluar modelos adaptados al dominio y probar distintas dimensiones. Recuperación. Usar estrategia híbrida semántica más keywords, ajustar umbrales y aplicar recuperación multinivel. Procesamiento. Revisar chunking, normalización y enriquecimiento de metadatos. Optimización. Ajustar parámetros del vector store, aplicar reranking y feedback de relevancia.
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