What is Ragas?
大規模言語モデル（LLM）を構築する開発者にとって、アプリケーションの品質保証は、エンジニアリングというよりも、勘に頼る作業に感じられることがあります。Ragasは、主観的な「雰囲気」による確認ではなく、体系的でデータに基づいた評価に置き換えることを目的として設計された、強力なオープンソースフレームワークです。これにより、LLMアプリケーションを自信を持ってテストし、監視し、継続的に改善するために必要な不可欠なツールが提供されます。
主な機能
🎯 客観的で網羅的な評価指標 単純な正答率のスコアだけでは不十分です。Ragasは、LLMベースの評価と従来の評価の両方を含む、洗練された一連の評価指標を提供します。これにより、整合性（faithfulness）、関連性（relevance）、回答の品質（answer quality）といった、アプリケーションパフォーマンスの微妙な側面を測定できます。その有効性を完全に、かつ正確に把握することが可能です。
🧪 テストデータの自動生成 堅牢なテストケースの作成は、時間のかかるボトルネックです。Ragasは、広範囲のシナリオや潜在的なエッジケースをカバーする合成テストデータを生成することで、この重要なプロセスを自動化します。これにより、ユーザーに提供する前にアプリケーションのロジックとパフォーマンスを徹底的に検証できます。
🔗 シームレスなフレームワーク統合 Ragasは、既存の開発ワークフローに直接組み込めるように設計されています。LangChainなどの一般的なツールや、様々なオブザーバビリティプラットフォームとのシームレスな統合を提供し、現在の技術スタックを大幅に変更することなく、強力な評価機能を追加できます。
📊 本番環境対応のフィードバックループ 品質保証はローンチで終わりません。Ragasは、実際の運用データ（本番データ）を活用し、継続的な改善を促進するフィードバックループを構築するワークフローを提供します。アプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、長期的に高い品質を維持するために適応できます。
Ragasが解決する課題：
Ragasがすぐに価値を発揮する、いくつかの具体的なシナリオを以下に示します。
起動前のRAGシステムの検証 企業のドキュメント向けにRetrieval-Augmented Generation（RAG）チャットボットを構築したものの、その回答が正確で、かつハルシネーション（幻覚）を起こしていないことを、どうすれば確認できるでしょうか？Ragasを使えば、質問のテストデータセットを生成し、
faithfulness（整合性）のような評価指標を用いて、回答がソースドキュメントに基づいていることを検証し、answer_relevancy（回答の関連性）を用いて、ユーザーの質問に直接答えていることを確認できます。これにより、数時間かかる手動チェックの代わりに、定量的な品質スコアが得られます。異なるプロンプトやモデルの選択 要約タスクにおいて、2つの異なるプロンプト、あるいは2つの異なる基盤LLM（例：GPT-4oとファインチューニングされたオープンソースモデル）のどちらを選ぶか迷っているとします。勘に頼るのではなく、同じテストデータをアプリケーションの異なるバージョンで実行できます。Ragasは、出力を客観的にスコア付けし比較するために必要な確実なデータを提供し、パフォーマンスに基づいた情報に基づいた意思決定を可能にします。
本番環境でのパフォーマンス劣化の監視 LLMアプリケーションが稼働しているものの、データやユーザー行動の変化によってそのパフォーマンスが低下する可能性があります。Ragasを監視パイプラインに導入することで、ライブトラフィックをサンプリングし、定期的な評価を自動的に実行できます。これにより、パフォーマンスの変動を検出し、主要な品質指標を時系列で追跡し、アラートを受け取ることが可能になり、ユーザーに影響が及ぶ前に問題をプロアクティブに解決できます。
結論：
Ragasは、主観的な評価から脱却し、真に信頼性の高い、高品質なLLMアプリケーションを構築することを可能にします。明確で体系的な評価フレームワークを提供することで、自信を持ってイノベーションを起こし、反復改善を行い、そして確実にデプロイできるようになります。ぜひガイドをご覧になり、今すぐRagasを始めましょう！
More information on Ragas
Launched
2023-10
Pricing Model
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Starting Price
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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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