ragas

Ne işe yarar?

Ragas, büyük dil modelleri (LLM) ve bilgi getirmeyle güçlendirilmiş üretim (RAG) sistemlerini değerlendirmek için kullanılan bir test aracıdır. Üretilen yanıtların doğruluğunu ve kalitesini hem kural tabanlı hem de yapay zekâ destekli nesnel metriklerle ölçer. Test veri kümesi bulunmayan projeler için otomatik sentetik test verisi üretebilir. LangChain gibi popüler çatılarla ve gözlemlenebilirlik araçlarıyla entegre şekilde çalışır.

Neler için kullanılabilir?

• RAG tabanlı bilgi getirme sistemlerinin cevap kalitesini ve doğruluğunu ölçmek
• Uygulamayı test etmek için otomatik ve gerçekçi soru-cevap veri kümeleri oluşturmak
• Farklı dil modellerinin veya prompt şablonlarının çıktı başarımlarını kıyaslamak

Nasıl kullanılır?

1. Kütüphaneyi kurun: pip install ragas
2. Gerekli API anahtarı çevre değişkenini tanımlayın: OPENAI_API_KEY
3. RAG değerlendirme şablonu oluşturun: ragas quickstart rag_eval

Adımlar deponun README'sinden özetlendi; güncel kurulum için deponun kendi sayfasına bakın.

Kimler için?

LLM ve RAG tabanlı yapay zekâ sistemleri geliştiren ve test eden yazılımcılar.

Aynı kategoriden

• claude-mem Yapay zekâ ajanlarının oturumlar arasında bağlamı ve kararları hatırlamasını sağlar.
• ragflow Karmaşık belgelerden doğru alıntılarla yanıt üreten açık kaynaklı RAG ve hafıza motoru.
• mem0 Yapay zekâ ajanları ve asistanlar için kişiselleştirilmiş kalıcı hafıza katmanı sağlar.
• anything-llm Belgelerinizle sohbet etmenizi sağlayan hepsi bir arada yerel yapay zekâ uygulaması.
• mempalace Yapay zekâ geçmişini özetlemeden yerel saklayıp getiren hafıza aracı.
• llama_index Yapay zekâ uygulamaları ve RAG sistemleri için veri ve belge işleme çatısı.