Teste seu pipeline RAG com dados sintéticos para evitar respostas erradas
2 meses ago · Updated 2 meses ago
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Você vai aprender a avaliar seu pipeline RAG com dados sintéticos gerados pelo DeepEval. O guia mostra como instalar dependências, usar sua chave da API da OpenAI, criar um texto fonte e usar o Synthesizer para produzir exemplos de avaliação. Depois, ajusta‑se o EvolutionConfig para controlar a complexidade e gerar casos variados, obtendo métricas de grounding e contexto para melhorar o sistema antes do lançamento.
Resumo rápido
- Avalie seu sistema RAG com dados sintéticos antes do uso real.
- Instale dependências e configure a OpenAI API key.
- Crie e salve um texto fonte rico para gerar casos de teste.
- Use o Synthesizer e o EvolutionConfig para criar perguntas mais complexas.
- Utilize os exemplos gerados para medir e melhorar retriever e respostas.
Como avaliar seu pipeline RAG com dados sintéticos
Você pode testar seu pipeline de RAG (Retrieval-Augmented Generation) antes de produção usando dados sintéticos. Ferramentas como geradores condicionais de dados sintéticos produzem conjuntos de teste realistas que verificam se o retriever funciona, se as respostas do LLM estão ancoradas nas fontes e se o tamanho do contexto é adequado. Para rodar o processo é necessário ter uma OpenAI API key.
Principais passos
- Instale as dependências necessárias.
- Configure sua OpenAI API key no ambiente.
- Crie e salve um arquivo de texto com conteúdo informativo e variado.
- Use o Synthesizer do DeepEval para gerar pares pergunta–resposta (os chamados goldens).
- Ajuste o EvolutionConfig para aumentar variedade e complexidade.
- Calcule métricas como Grounding e Context e rode ciclos iterativos de melhoria.
O que você precisa saber
- Você normalmente não tem dados de usuário reais para testes iniciais.
- Dados sintéticos simulam cenários que o sistema pode enfrentar.
- Isso permite validar o retriever e detectar alucinações nas respostas do LLM antes do lançamento.
Como funciona na prática
- Defina um arquivo de texto com conteúdo factual e diverso (biologia, física, história, espaço, tecnologia etc.).
- Salve o texto como .txt para que o DeepEval processe — planeje a tokenização e o chunking do arquivo conforme boas práticas descritas em como tokenizar e dividir textos.
- Execute o Synthesizer, apontando para o arquivo e escolhendo um modelo leve (ex.: gpt-4.1-nano). Para alternativas de ferramentas e testes de modelos, veja também recursos sobre como comparar e testar modelos em ambientes controlados em plataformas de teste de modelos e opções low‑code para geração de dados como AI Sheets.
- O sintetizador cria perguntas, respostas esperadas e trechos de contexto que suportam cada resposta.
Os exemplos gerados cobrem diferentes níveis de complexidade — desde perguntas diretas até composições que combinam vários trechos do texto fonte; para evitar redundâncias e melhorar a qualidade do corpus, considere técnicas de remoção de duplicatas semânticas detalhadas em remoção de duplicatas semânticas.
Configuração de evolução
Você controla a geração de entradas mais complexas com o EvolutionConfig. Tipos comuns:
- REASONING — perguntas que exigem raciocínio.
- MULTICONTEXT — perguntas que combinam várias partes do texto.
- COMPARATIVE — questões de comparação entre temas.
- HYPOTHETICAL — cenários hipotéticos.
- IN_BREADTH — abordagens amplas sobre um tema.
Defina pesos para esses tipos e ajuste num_evolutions para determinar quantas estratégias serão aplicadas a cada trecho. O resultado traz, para cada golden, os tipos de evolução aplicados e uma pontuação de qualidade sintética. Ferramentas de avaliação e painéis visuais podem ajudar a rastrear essas evoluções, como mostrado em iniciativas de avaliação avançada em novos sistemas de avaliação de agentes.
Métricas e ciclo de melhoria
- Calcule métricas como Grounding (o quanto a resposta está baseada nas fontes) e Context (se o contexto usado é suficiente).
- Use esses indicadores para ajustar o retriever e o modelo; estratégias de indexação e embeddings impactam diretamente a qualidade do retriever — por exemplo, veja soluções de embeddings e buscas multimodais em escala de buscas multimodais e alternativas leves de embedding em EmbeddingGemma.
- Rode testes iterativos até obter níveis de confiança aceitáveis antes da implantação.
Este processo cria um ciclo de melhoria contínua: teste, ajuste e revalide com novos conjuntos sintéticos para garantir robustez frente a diferentes tipos de consulta. Para mitigar alucinações e explorar outras arquiteturas que melhorem a fidelidade das respostas, considere abordagens baseadas em agentes, como discutido em Agentic RAG.
Exemplo de estrutura de golden
| Campo | Descrição |
|---|---|
| Entrada | Pergunta gerada a partir do texto fonte |
| Resposta esperada | Resumo da resposta apoiada pelo texto |
| Trecho de contexto | Passagem do texto que sustenta a resposta |
| Evoluções aplicadas | Tipos como REASONING, MULTICONTEXT |
| Pontuação | Avaliação sintética da qualidade |
Conclusão
Agora você sabe como avaliar seu pipeline RAG com dados sintéticos usando o DeepEval — um ensaio geral antes da estreia. Testar com dados sintéticos permite identificar alucinações, ajustar o retriever e otimizar o uso de contexto antes de ir para produção. Crie um texto fonte rico, rode o Synthesizer, ajuste o EvolutionConfig e monitore métricas como Grounding e Context. Itere: pequenas correções hoje evitam grandes dores de cabeça amanhã.
Leitura adicional
Perguntas frequentes
1) Como instalo as dependências para testar meu pipeline RAG?
- Use um ambiente virtual e execute: pip install deep-eval openai (ou o pacote indicado no repositório). Tenha Python atualizado e siga as instruções do README para extras.
2) Como configuro a chave da OpenAI?
- Pegue a chave no painel da OpenAI e salve como variável de ambiente: export OPENAIAPIKEY="sua_chave" (ou use um arquivo .env). Nunca compartilhe a chave.
3) Como defino e salvo o texto fonte para gerar os goldens?
- Crie uma string com conteúdo factual e variado; salve como example.txt para o Synthesizer ler. Use tópicos claros, frases objetivas e cobertura temática ampla.
4) Como gero dados sintéticos com o DeepEval?
- Chame o Synthesizer com o caminho do arquivo e um modelo leve (ex.: gpt-4.1-nano). Ele retorna pares pergunta–resposta (goldens) e snippets de contexto.
5) Como uso o EvolutionConfig para controlar a complexidade dos inputs?
- Ajuste pesos para REASONING, MULTICONTEXT, COMPARATIVE, HYPOTHETICAL e INBREADTH e defina numevolutions para variar profundidade; depois avalie grounding e contexto e itere.
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