RAGeval
Automated RAG Benchmarking & Hallucination Detection Harness
Harnais automatisé d'évaluation de la fidélité, de la pertinence sémantique et de la robustesse des systèmes Retrieval-Augmented Generation en production.
01 // LE DÉFI TECHNIQUE & CONTEXTE DU SAHEL
La majorité des architectures RAG souffrent d'hallucinations silencieuses ou d'une sélection de chunks dégradée sans que les équipes puissent isoler l'étape défaillante.
02 // CHOIX D'ARCHITECTURE & RÉSILIENCE
Génération synthétique de jeux de tests contextuels avec scoring croisé : Faithfulness, Answer Relevance, Context Recall et détection de dérive temporelle.
03 // RÉSULTATS MESURÉS & PROTOCOLE DE BENCHMARK (PAS D'ASSERTION)
[PROTOCOLE]Corrélation directe avec l'annotation experte humaine
[PROTOCOLE]Évaluation comparative sur 5 moteurs vectoriels
[PROTOCOLE]Surcoût de jugement parallélisé multi-modèles
04 // LIMITES TECHNIQUES & COMPROMIS DE DÉPLOIEMENT
Conformément au principe déontologique de Yaçine Seybou Siddo, chaque résultat est publié à côté de ses limites connues pour une rigueur d'ingénierie absolue :
- •Résultat phare publié : le consensus multi-modèles n'a PAS dépassé le meilleur juge unique (Groq gpt-oss-120b à 0.830)
- •Le coût en tokens lors de l'évaluation dépend de la disponibilité de LLMs de jugement
Technologies & Bibliothèques Utilisées
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Disponible pour des audits d'architectures RAG, des implémentations d'agents gouvernés et du conseil en optimisation de données.