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Ragas
Evaluierungs-Toolkit für RAG-Pipelines und LLM-Anwendungen.
Ragas ist ein Open-Source-Framework zur Evaluierung und zum Testen von LLM-Anwendungen mit einem starken Fokus auf Retrieval-Augmented Generation. Es bietet referenzfreie Metriken wie Faithfulness, Answer Relevancy und Context Precision/Recall sowie Tooling zur Generierung synthetischer Testsets. Es integriert sich mit LangChain, LlamaIndex und Observability-Tools, um objektive Bewertungen in CI- und Experiment-Schleifen zu bringen.
Repository
explodinggradients/ragasSprache
PythonWas du damit bauen kannst
- RAG-Antworten auf Faithfulness und Kontextrelevanz ohne manuelle Labels bewerten
- Synthetische Frage/Antwort-Testsets generieren, um eine Retrieval-Pipeline zu benchmarken
- Modell- oder Prompt-Änderungen in CI durch zeitliches Tracking von Eval-Metriken absichern
Tags
evalsragllm-testingmetrics