Проблема, от которой устали все в 2026-м: как оценить RAG-систему, если нет нормальных данных?
Вы построили RAG-пайплайн. Он красивый, с гибридным поиском, переранжированием, агентами — полный фарш. И вот наступает момент истины: нужно его оценить. Вы открываете свой супер-сложный PDF с таблицами, схемами, формулами и думаете: "Где взять вопросы и эталонные ответы?" Ручная разметка убьёт неделю. Простые синтетические генераторы накидают очевидных вопросов вроде "Что такое API?" из технической документации. Итог: ваша крутая система работает, но вы не можете это доказать цифрами.
MiRAGE появился как ответ на эту боль. Не очередной парсер PDF. Не простой генератор вопросов. Это полноценный мультиагентный фреймворк, который превращает ваши многостраничные, мультимодальные документы в сложные, разнообразные и, что критично, проверенные датасеты для оценки.
Как устроен этот зоопарк агентов?
Представьте себе конвейер, где каждый работник — узкий специалист с подозрительно высоким IQ. MiRAGE именно так и работает.
- Менеджер документа: Первым делом разбирается с вашим PDF. В 2026-м он умеет работать не только с текстом, но и извлекать структурированные данные из таблиц (спасибо улучшенным библиотекам вроде
camelotилиtabula-pyпоследних версий), распознавать элементы схем и графиков через интеграцию с vision-моделями (например, GPT-4V или открытым LLaVA-NeXT). Он создает "документную карту". - Стратег вопросов: Этот агент решает, о чём спрашивать. Он анализирует сегменты документа и определяет тип будущего вопроса: фактологический, сравнительный, требующий синтеза информации из разных частей, основанный на таблице или схеме. Он избегает тривиальностей.
- Генератор вопросов: Берет стратегию и конкретный сегмент, формулирует чёткий, грамматически правильный вопрос. Использует мощные LLM (по умолчанию — GPT-4 Turbo, но в 2026-м уже активно поддерживает и локальные модели через Ollama или vLLM, такие как Qwen2.5-72B или Llama 3.1 405B).
- Генератор ответов (Проверяющий): Самое интересное. Он играет роль "злого экзаменатора". Получает вопрос и только тот кусок документа, на который ссылается генератор. Его задача — дать исчерпывающий ответ, используя только эти данные. Если не получается — вопрос помечается как "провальный".
- Верификатор: Арбитр. Сравнивает исходный сегмент документа, вопрос и ответ проверяющего. Оценивает, корректен и полон ли ответ. Принимает окончательное решение: вопрос попадает в датасет или отправляется в корзину (ну, или на доработку).
Чем MiRAGE бьёт по больным местам существующих альтернатив?
До его появления выбор был небогат: либо писать свои скрипты, либо использовать ограниченные инструменты.
| Инструмент / Подход | Чем плох в 2026 году | Как MiRAGE делает лучше |
|---|---|---|
| Ручная разметка | Нереально долго, дорого, масштабируется только на счёт человеческих страданий. | Автоматизирует 90% работы. Человек нужен только для финальной выборочной проверки. |
Простые QG-библиотеки (например, старые версии ragas) |
Генерируют вопросы по одному абзацу, игнорируют связи между разделами, не работают с таблицами. | Стратег вопросов специально ищет кросс-секционные связи. Менеджер документа вытаскивает таблицы как структурированные объекты для вопросов. |
| Наивный промпт к GPT: "Сгенерируй вопросы по этому тексту" | Получаешь кучу мусора: вопросы без ответов, очевидные или выдуманные факты. Нулевая гарантия качества. | Adversarial петля (Генератор vs. Проверяющий) отсекает нежизнеспособные вопросы. Верификатор — последний контроль качества. |
| Использование готовых датасетов (HotpotQA, Natural Questions) | Не отражают специфику ваших документов. Ваш RAG работает с медпротоколами, а тестируете на Википедии — бессмысленно. | Создаёт датасет, идеально репрезентативный для вашей доменной области. Тестируете ровно на том, с чем система будет работать. |
Главное отличие — системный подход. MiRAGE не просто зовёт LLM. Он выстраивает процесс, где каждый шаг контролируется. Это как раз та инженерная дисциплина, которой не хватало в хаотичном мире RAG 2025 года.
Сценарий из жизни: как это выглядит на практике
Допустим, у вас есть 150-страничный технический отчёт от аналитиков Gartner за 2026 год (условно). В нём есть прогнозные графики, таблицы сравнения вендоров, текстовые выводы.
1 Загружаем и разбираем
Кидаете PDF в MiRAGE. Менеджер документа разбивает его на семантические сегменты: "Введение", "Методология", "Таблица 3: Сравнение платформ AI в 2026", "График роста рынка", "Заключение". Таблицу он преобразует в markdown или JSON. К графику прикрепляет описание, сгенерированное vision-моделью.
2 Придумываем сложные вопросы
Стратег смотрит на "Таблицу 3" и "Заключение". Решает: "Нужен вопрос на сравнение по данным из таблицы с последующей интерпретацией, ссылающейся на вывод в заключении". Генератор формулирует: "Основываясь на данных Таблицы 3, какая AI-платформа лидирует по критерию 'Time-to-Production' в 2026 году, и как это соотносится с общим выводом отчёта о доминировании облачных решений?"
3 Проверяем на прочность
Генератор ответов получает этот вопрос и только таблицу 3 и абзац из заключения. Если в этих сегментах достаточно информации для ответа, он его формулирует. Если нет (например, в заключении нет прямого упоминания связи), он сообщает о неудаче. Верификатор сверяет всё. Успех — пара "вопрос-ответ" летит в датасет.
Важный нюанс 2026 года: стоимость. Запуск цепочки из 5 агентов на GPT-4 Turbo для сотни PDF — удовольствие не из дешёвых. Именно поэтому в последних версиях MiRAGE сделали ставку на поддержку локальных моделей. Запустите генерацию вопросов на Qwen2.5-7B, а проверку и верификацию — на более мощной Llama 3.1 70B. Экономия в разы.
Кому стоит немедленно залезть в репозиторий MiRAGE?
Это не инструмент для всех. Он для тех, кто перерос этап игрушек.
- Инженеры, которые выводят RAG-системы в продакшн. Вам нужны воспроизводимые метрики (Hit Rate, MRR, точность ответов) перед релизом. MiRAGE даст вам датасет для их расчёта, который отражает реальную сложность ваших данных. Без этого ваш продакшн — это игра в русскую рулетку, о чём не устают говорить в roadmap'ах на 2026 год.
- Исследователи, сравнивающие архитектуры. Хотите доказать, что ваш новый метод reranking или Agentic RAG работает лучше? Нужен эталонный, сложный бенчмарк. MiRAGE поможет его создать из академических статей, которые вы как раз и изучаете.
- Команды с sensitive-данными. Юридические, медицинские, финансовые документы нельзя загружать в сторонние ChatGPT. MiRAGE можно развернуть полностью локально, с локальными же LLM. Данные никуда не утекают.
- Все, кто устал от "Hello World"-датасетов. Если ваша оценка показывает accuracy в 98%, а пользователи жалуются — значит, вы тестировали не на том. MiRAGE заставляет систему бороться с действительно сложными запросами.
Подводные камни, о которых не кричит README.md
Идеальных инструментов не бывает. MiRAGE — мощный, но не волшебный.
Во-первых, он жёстко зависит от качества парсинга PDF. Если ваш документ — это сканы с кривым сканером 90-х, даже лучшие OCR-движки (которые использует менеджер документа) наделают ошибок. Мусор на входе — мусорные вопросы на выходе. Всегда проверяйте, как был извлечён текст.
Во-вторых, adversarial петля — палка о двух концах. Она отсекает плохие вопросы, но может и "задушить" креативность, оставив только самые простые, фактологические запросы. Настройка промптов для агента-стратега — это искусство. Не надейтесь на значения по умолчанию.
В-третьих, производительность. Обработка одного сложного PDF в 100 страниц может занять десятки минут и десятки тысяч токенов. Планируйте время и бюджет (вычислительный или финансовый).
Что дальше? Будущее за специализированными фабриками данных
MiRAGE — яркий симптом тренда, который набрал силу к 2026 году: автоматизация не только инференса, но и всей lifecycle-инфраструктуры вокруг ML-моделей, особенно RAG. Мы движемся от кустарных скриптов к стандартизированным фреймворкам для генерации, валидации и обновления оценочных данных.
Следующий логичный шаг — интеграция таких фабрик непосредственно в CI/CD пайплайны. Каждый коммит в документацию автоматически генерирует новые тестовые кейсы. Каждое изменение в пайплайне RAG прогоняется против актуального датасета. Это уже не научная фантастика, а необходимость для компаний, которые серьёзно работают с поиском и генерацией на своих данных.
MiRAGE не решит всех проблем. Но он даёт в руки инженерам тот самый отвёрточный набор, которого не хватало, чтобы перестать гадать и начать измерять. Даже если измерения покажут, что всё плохо. (А они часто показывают именно это. Но это уже начало пути к исправлению).
