What is Ragas?
Pour les développeurs qui créent des applications basées sur des Modèles de Langage de Grande Taille (LLM), garantir la qualité de ces applications peut souvent s'apparenter davantage à une supposition qu'à une véritable démarche d'ingénierie. Ragas est un puissant framework open-source conçu pour remplacer ces "jugements subjectifs" par une évaluation systématique et basée sur les données. Il fournit les outils essentiels dont vous avez besoin pour tester, surveiller et améliorer continuellement vos applications LLM, en toute confiance.
Fonctionnalités Clés
🎯 Métriques Objectives et Exhaustives Allez au-delà des simples scores de précision. Ragas propose une suite de métriques sophistiquées, incluant des évaluations basées sur les LLM et des méthodes traditionnelles, pour mesurer les aspects nuancés de la performance de votre application, tels que la fidélité, la pertinence et la qualité des réponses. Cela vous offre une vision complète et précise de son efficacité.
🧪 Génération Automatisée de Données de Test La création de jeux de tests robustes est un goulot d'étranglement chronophage. Ragas automatise ce processus critique en générant des données de test synthétiques qui couvrent un large éventail de scénarios et de cas limites potentiels. Cela vous permet de valider en profondeur la logique et les performances de votre application avant même qu'elle n'atteigne les utilisateurs.
🔗 Intégration Fluide au Framework Ragas est conçu pour s'intégrer directement à votre flux de travail de développement existant. Il offre des intégrations transparentes avec des outils populaires comme LangChain et diverses plateformes d'observabilité, vous permettant d'ajouter de puissantes capacités d'évaluation sans bouleverser votre pile technologique actuelle.
📊 Boucles de Rétroaction Prêtes pour la Production L'assurance qualité ne s'arrête pas au lancement. Ragas propose des workflows qui vous aident à tirer parti des données de production réelles, créant ainsi des boucles de rétroaction continues qui alimentent des améliorations constantes. Surveillez les performances de votre application en direct et adaptez-vous pour maintenir une qualité élevée sur le long terme.
Comment Ragas Résout Vos Problèmes :
Voici quelques scénarios pratiques où Ragas apporte une valeur immédiate :
Valider un Système RAG Avant le Lancement Vous avez développé un chatbot de Génération Augmentée par la Récupération (RAG) pour la documentation de votre entreprise, mais comment vous assurer que les réponses sont précises et ne "hallucinent" pas ? Avec Ragas, vous pouvez générer un jeu de données de questions de test et effectuer des évaluations en utilisant des métriques comme
faithfulnesspour vérifier que les réponses sont ancrées dans les documents source, etanswer_relevancypour vous assurer qu'elles répondent directement à la requête de l'utilisateur. Cela fournit un score de qualité quantifiable, remplaçant des heures de vérification manuelle.Choisir Entre Différents Prompts ou Modèles Vous hésitez entre deux prompts distincts, ou même entre deux LLM sous-jacents différents (par exemple, GPT-4o vs. un modèle open-source affiné) pour une tâche de résumé. Au lieu de vous fier à votre intuition, vous pouvez soumettre les mêmes données de test aux deux versions de votre application. Ragas fournit les données objectives nécessaires pour noter et comparer les résultats, vous permettant ainsi de prendre une décision éclairée basée sur la performance.
Surveiller la Dégradation des Performances en Production Votre application LLM est déployée, mais ses performances peuvent se dégrader à mesure que les données ou les comportements des utilisateurs évoluent. En intégrant Ragas à votre pipeline de surveillance, vous pouvez échantillonner le trafic en direct et exécuter automatiquement des évaluations périodiques. Cela vous permet de détecter les baisses de performance, de suivre les métriques de qualité clés au fil du temps et de recevoir des alertes, vous permettant de résoudre les problèmes de manière proactive avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
Conclusion :
Ragas vous permet de dépasser les évaluations subjectives et de construire des applications LLM véritablement fiables et de haute qualité. En fournissant un cadre d'évaluation clair et systématique, il vous confère la confiance nécessaire pour innover, itérer et déployer vos solutions avec certitude. Explorez les guides et démarrez avec Ragas dès aujourd'hui !
More information on Ragas
Launched
2023-10
Pricing Model
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ragas was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-12.
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