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- Ragas
Ragas is a library that helps you move from "vibe checks" to systematic evaluation loops for your AI applications It provides tools to supercharge the evaluation of Large Language Model (LLM) applications, enabling you to evaluate your LLM applications with ease and confidence
- 使用 Ragas 评估 RAG（含代码） - 知乎
我讨论了一些关键的 RAG 评估指标及其计算，以及使用 Milvus 矢量数据库和 Ragas 包的实现。 感谢 Exploding Gradients 存储库和 Ragas 论文的作者 Shahul Es 和 Jithin James 提供的反馈并帮助编写此博客和演示。
- 高级RAG (四)：RAGAs评估-CSDN博客
本文介绍了RAG系统的性能评估框架RAGAs，涉及五个关键指标：忠实度、答案相关性、上下文精度、上下文召回率和上下文相关性。 通过实例展示了如何使用RAGAs评估一个父文档检索器的性能，比较了OpenAI和Gemini模型的表现。
- GitHub - vibrantlabsai ragas: Supercharge Your LLM Application . . .
Supercharge Your LLM Application Evaluations 🚀 Contribute to vibrantlabsai ragas development by creating an account on GitHub
- Ragas: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation
We introduce Ragas (Retrieval Augmented Generation Assessment), a framework for reference-free evaluation of Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines
- Ragas 框架
Ragas 是一个提供工具的库，可以极大地增强大型语言模型 (LLM) 应用的评估能力。 它旨在帮助您轻松、自信地评估您的 LLM 应用。
- Ragas: 评估和优化RAG系统的强大框架 - 懂AI
Ragas是一个开源框架,用于评估和优化检索增强生成 (RAG)系统。 它提供了一套全面的指标和工具,可以帮助开发者分析和改进RAG应用的性能,包括合成测试数据生成、自动化评估和生产环境监控等功能。
- 用 Ragas 框架测评 RAGFlow - 知乎
1 1 什么是RAGAS？ RAGAS（Retrieval-Augmented Generation Assessment）是一个开源的自动化评估框架，专门用于评估检索增强生成（RAG）系统的性能。
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