Avaliação de RAG supera fórmulas prontas de recuperação

Um estudo de caso da comunidade Hugging Face avaliou uma configuração de RAG em produção e descobriu que várias suposições comuns não se sustentavam para seu corpus multilíngue de documentos científicos. Por que importa: Escolhas de chunking, recuperação híbrida, reranking e banco vetorial dependem do corpus. Pequenos conjuntos de avaliação podem impedir equipes de copiar padrões caros de RAG que não melhoram respostas reais.

Para testar: Crie um conjunto curto de testes de qualidade de resposta antes de mudar a estratégia de chunking ou recuperação; depois compare o pipeline atual contra uma melhoria proposta por vez.