Оценка обоснованности ИИ-ответов в RAG-системах

# Оценка обоснованности ответов ИИ на основе документов с логированием в Google Таблицы

Этот шаблон позволяет тестировать достоверность ответов ИИ-агентов, основанных на документах. Он особенно полезен для разработчиков и инженеров, которым нужно систематически выявлять галлюцинации и проверять качество извлечения информации в RAG-системах. Результаты автоматически сохраняются в Google Таблицы для дальнейшего анализа.

## Кому подойдёт
- Разработчики RAG-систем, которым нужно тестировать обоснованность ответов ИИ
- Инженеры по машинному обучению, оценивающие качество retrieval в агентах
- Команды, внедряющие чат-ботов с доступом к документации, и желающие контролировать достоверность
- Аналитики, проводящие бенчмаркинг моделей на основе структурированных данных
- Компании, использующие n8n для автоматизации тестирования ИИ-приложений

## Что делает автоматизация
- Загружает PDF-документ (например, белую книгу Bitcoin) и индексирует его в in-memory векторном хранилище с помощью OpenAI
- При получении вопроса LangChain-агент извлекает релевантные фрагменты и формирует ответ
- Ответ и исходные документы передаются второй модели ИИ для оценки степени обоснованности (groundedness)
- Результаты оценки — включая уверенность, наличие галлюцинаций и цитирование источников — записываются в Google Таблицу
- Может запускаться вручную или по событию (например, новое сообщение или загрузка набора тестовых вопросов)

## Что входит в пакет
- Готовый workflow для n8n
- Логика триггеров: ручной запуск, обработка входящих сообщений, обработка набора тестовых данных
- Интеграции с Google Sheets, OpenAI API и PDF-источником
- Базовая текстовая инструкция по адаптации под ваши данные и аккаунты

## Что нужно для запуска
- Аккаунт в n8n (облако или self-hosted)
- Ключ OpenAI API
- Доступ к Google Таблицам (Google Sheets API)
- Исходный PDF-документ или возможность загрузить свой

## Польза и эффекты
- Снижение риска галлюцинаций в ИИ-ответах
- Возможность количественной оценки качества retrieval и генерации в RAG
- Автоматическое логирование результатов для последующего анализа и сравнения версий
- Ускорение тестирования новых моделей, эмбеддингов или chunking-стратегий
- Прозрачность и воспроизводимость процесса оценки

## Важное о формате продукта и поддержке
**Важно:** вы приобретаете именно готовый шаблон сценария автоматизации. Разворот под вашу инфраструктуру, интеграция с конкретными аккаунтами и сервисами, индивидуальная помощь в настройке, доработки под нестандартные стеки и любая консультационная поддержка оказываются отдельно и оплачиваются по индивидуальному тарифу. Для обсуждения доработок и индивидуальной помощи вы можете связаться с нами через чат.