Retrieval Augmented Generation (RAG) is een krachtige manier om met Large Language Models (LLM’s) te werken, maar geen wondermiddel. Het vermindert hallucinatie en bias niet vanzelf, de risico’s verschuiven alleen. Met deze checklist en de juiste tools maak je die risico’s concreet en testbaar.
In deze RAG & Bias Checklist laten we zien hoe je risico’s meetbaar maakt en welke tools je helpen om AI-toepassingen écht betrouwbaar te maken.
De RAG & Bias Checklist stap voor stap
1. Relevantie
Risico: irrelevante passages leiden tot hallucinaties.
Hoe meten: beoordeel of je top-5 resultaten écht relevant zijn.
Voorbeeld: document niet in top-5 → foutief antwoord.
2. Evidence-first
Risico: het model verzint samenvattingen zonder bron.
Hoe meten: check of broncitaten aanwezig zijn.
Voorbeeld: output zonder referenties = rode vlag.
3. No-evidence, no-answer
Risico: model vult leegte met fantasie.
Hoe meten: meet refusal rate met een out-of-scope testset.
Voorbeeld: vraag “Wat zegt dit document over raketten?” → correct = “Niet gevonden.”
4. Bias-check
Risico: eenzijdige bronnen versterken bias.
Hoe meten: slice testing (bijv. taal, regio, doelgroep).
Voorbeeld: EU- vs. VS-wetgeving in dezelfde query.
Let op: Ragas dekt bias niet standaard; met Promptfoo kun je fairness-testcases ontwerpen. Voor diepere fairness-analyse → Fairlearn of AIF360.
5. Slim knippen
Risico: verkeerde chunking → context valt weg.
Hoe meten: retrieval hitrate per chunk, overlap-checks.
Voorbeeld: één normartikel valt over twee chunks → model pakt de helft.
Tip: gebruik LlamaIndex of LangChain chunking en valideer met Ragas.
6. Weigeren mag
Risico: hallucinatie buiten scope.
Hoe meten: refusal@OOS score.
Voorbeeld: vraag buiten corpus → verwacht antwoord = “Geen antwoord.”
Tip: bouw altijd out-of-scope testcases in je dataset.
Metrics: Buiten vs. Kas
Als je de kwaliteit van AI-modellen wilt meten, kun je dat doen alsof je het weer buiten probeert te voorspellen, of alsof je het in een kas onder gecontroleerde omstandigheden meet.
Buiten (voorspellend & indirect)
Dit zijn metrics die je een indruk geven, maar minder hard bewijs leveren. Ze voorspellen eerder dan dat ze verifiëren.
BLEU / ROUGE : woordoverlap met referentieteksten
Perplexity: hoe vloeiend klinkt de tekst
Embedding similarity: lijken antwoorden semantisch op elkaar
→ Handig voor trends en modelvergelijkingen, maar niet altijd betrouwbaar voor RAG.
Kas (hard & controleerbaar)
Dit zijn metrics die aantoonbaar en reproduceerbaar meten of je model correct is, gebaseerd op bewijs.
Precision@k: zijn de opgehaalde passages écht relevant?
Faithfulness: klopt het antwoord met de bron?
Refusal@OOS: weigert het model netjes bij vragen buiten scope?
Factuality: is het feitelijk juist of onjuist?
→ Kas-metrics zijn noodzakelijk voor betrouwbare QA in RAG.
Tooling-matrix
De tooling-matrix laat zien welke tools de verschillende checks uit de RAG & Bias Checklist ondersteunen. Zo zie je in één oogopslag waar de overlap zit en waar je nog niche-tools nodig hebt.
| Checklist-item | Promptfoo | Ragas. | Guardrails |
Fairlearn AIF360 |
LlamaIndex Eval |
|---|---|---|---|---|---|
| Relevantie | ✅ | ✅ | ✅ | ||
| Evidence-first | ✅ | ✅ | ✅ | ||
| No-evidence / Refusal | ✅ | ✅ | ✅ | ||
| Bias-check | partial* | ⚠️ | ✅ | ||
| Slim knippen | ✅ | ✅ | |||
| Weigeren mag | ✅ | ✅ | ✅ |
* Partial bij Promptfoo : zelf fairness-testcases ontwerpen.
⚠️Ragas : bias-check niet standaard; focus ligt op faithfulness/relevancy.
Praktisch stappenplan voor QA-teams
Start klein → kies één framework (Ragas voor RAG of Promptfoo voor bredere regressietests).
Bouw een testset met ground truth + citaten.
Automatiseer de evaluatie in CI/CD:
Ragas → via Pytest (
in_ci=True).Promptfoo → YAML-configuratie + CLI in pipelines.
Voeg niche tools toe (Guardrails, Fairlearn) bij groei of audits.
Conclusie
RAG verlaagt risico’s, maar alleen mét evaluatie en QA-strategie wordt het betrouwbaar.
Met de RAG & Bias Checklist heb je een praktische basis om hallucinatie en bias in AI te beperken.
Ragas + Promptfoo dekken het grootste deel van je kwaliteitschecks.
Voor fairness en safety zijn niche tools zoals Fairlearn of Guardrails waardevolle aanvullingen.
Wil je meer weten over hoe je dit in jouw AI-project toepast? Neem contact op via onze contactpagina.
