Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Faithfulness Score
Métrique évaluant le degré de fidélité de la réponse générée par rapport au contexte fourni, mesurant si les affirmations sont factuellement soutenues par les sources récupérées.
Context Relevance
Indicateur quantifiant la pertinence des documents ou passages récupérés par rapport à la requête initiale, essentiel pour évaluer la qualité du composant de récupération RAG.
Answer Relevance
Score mesurant dans quelle mesure la réponse générée répond directement et complètement à la question posée, indépendamment de la véracité factuelle.
Retrieval Precision
Proportion de documents pertinents parmi tous les documents récupérés, évaluant l'efficacité du système à ne retourner que des informations utiles.
Retrieval Recall
Ratio de documents pertinents récupérés par rapport au nombre total de documents pertinents disponibles dans la base de connaissances.
Knowledge F1 Score
Moyenne harmonique entre la précision et le rappel des connaissances récupérées, offrant une mesure équilibrée de la performance globale du système RAG.
Context Utilization Rate
Pourcentage d'informations pertinentes du contexte récupéré qui sont effectivement utilisées dans la réponse finale, mesurant l'efficacité d'utilisation des sources.
Hallucination Rate
Fréquence à laquelle le modèle génère des informations non soutenues par le contexte fourni, indicateur critique de la fiabilité du système RAG.
Semantic Similarity Score
Mesure de similarité sémantique entre la réponse générée et une réponse de référence, utilisant des embeddings pour capturer les nuances meaningnelles.
Answer Completeness
Évaluation de la couverture de tous les aspects pertinents de la question dans la réponse générée, assurant une réponse exhaustive.
Retrieval Latency
Temps nécessaire pour récupérer les documents pertinents de la base de connaissances, critère crucial pour l'expérience utilisateur en production.
Token Efficiency Ratio
Ratio entre le nombre de tokens pertinents utilisés et le nombre total de tokens générés, mesurant l'efficacité économique du système RAG.
Groundedness Score
Métrique évaluant dans quelle mesure chaque affirmation dans la réponse est étayée par des preuves explicites dans les sources récupérées.
Source Attribution Accuracy
Précision avec laquelle le système attribue correctement chaque partie de la réponse à sa source documentaire appropriée dans le contexte récupéré.
Response Consistency
Mesure de la cohérence interne de la réponse générée, évaluant l'absence de contradictions entre différentes parties de la réponse.
Query Ambiguity Resolution
Capacité du système RAG à interpréter et résoudre les ambiguïtés dans la requête utilisateur pour récupérer les informations les plus pertinentes.
Information Overlap Score
Mesure du chevauchement entre les informations présentes dans la réponse et celles disponibles dans le contexte récupéré, évitant les redondances.
Answer Accuracy
Évaluation de la véracité factuelle de la réponse générée par rapport à une vérité terrain ou aux sources de référence validées.
Retrieval Coverage
Étendue de la base de connaissances effectivement accessible par le système de récupération, impactant la capacité à répondre à des questions diversifiées.
Response Coherence
Qualité de la structure logique et du flux narratif de la réponse générée, assurant une présentation claire et compréhensible des informations.