What is Ragas?
Для разработчиков, создающих приложения на основе больших языковых моделей, обеспечение их качества может восприниматься скорее как угадывание, нежели как строгий инженерный процесс. Ragas — это мощный фреймворк с открытым исходным кодом, призванный заменить субъективные «оценки на глазок» систематической, основанной на данных методологией. Он предоставляет необходимые инструменты для уверенного тестирования, мониторинга и непрерывного улучшения ваших LLM-приложений.
Ключевые особенности
🎯 Объективные, всесторонние метрики Выйдите за рамки простых показателей точности. Ragas предоставляет набор сложных метрик, включающих как LLM-основанные, так и традиционные оценки, для измерения тонких аспектов производительности вашего приложения, таких как достоверность, релевантность и качество ответа. Это даёт вам полную и точную картину его эффективности.
🧪 Автоматическая генерация тестовых данных Разработка надёжных тестовых сценариев — это трудоёмкое занятие, являющееся узким местом. Ragas автоматизирует этот критически важный процесс, генерируя синтетические тестовые данные, охватывающие широкий спектр сценариев и потенциальных граничных случаев. Это позволяет вам тщательно проверять логику и производительность вашего приложения, прежде чем оно попадёт к пользователям.
🔗 Бесшовная интеграция с фреймворками Ragas разработан для прямой интеграции в ваш существующий процесс разработки. Он предлагает бесшовную интеграцию с популярными инструментами, такими как LangChain, и различными платформами для обеспечения наблюдаемости, что позволяет вам добавить мощные возможности оценки без полной перестройки вашего текущего технологического стека.
📊 Готовые к продакшну циклы обратной связи Обеспечение качества не заканчивается запуском. Ragas предоставляет рабочие процессы, помогающие использовать реальные данные из продакшна, создавая непрерывные циклы обратной связи, которые стимулируют постоянные улучшения. Отслеживайте производительность вашего приложения в реальном времени и адаптируйтесь для поддержания высокого качества на протяжении всего времени.
Как Ragas решает ваши проблемы:
Вот несколько практических сценариев, где Ragas приносит немедленную пользу:
Валидация системы RAG перед запуском Вы создали чат-бот Retrieval-Augmented Generation (RAG) для документации вашей компании, но как убедиться, что ответы точны и не содержат «галлюцинаций»? С помощью Ragas вы можете сгенерировать тестовый набор вопросов и провести оценки, используя такие метрики, как
faithfulness(достоверность), чтобы убедиться, что ответы основаны на исходных документах, иanswer_relevancy(релевантность ответа), чтобы гарантировать, что они напрямую отвечают на запрос пользователя. Это обеспечивает количественно измеримую оценку качества, заменяя часы ручной проверки.Выбор между различными промптами или моделями Вы пытаетесь выбрать между двумя различными промптами или даже двумя разными базовыми LLM (например, GPT-4o против тонко настроенной модели с открытым исходным кодом) для задачи суммаризации. Вместо того чтобы полагаться на интуицию, вы можете прогнать одни и те же тестовые данные через обе версии вашего приложения. Ragas предоставляет объективные данные, необходимые для оценки и сравнения результатов, что позволяет вам принимать обоснованные решения, основанные на производительности.
Мониторинг деградации производительности в продакшне Ваше LLM-приложение работает, но его производительность может ухудшаться по мере изменения данных или поведения пользователей. Внедрив Ragas в свой конвейер мониторинга, вы можете собирать образцы реального трафика и автоматически проводить периодические оценки. Это позволяет вам обнаруживать отклонения в производительности, отслеживать ключевые метрики качества с течением времени и получать оповещения, что даёт возможность оперативно устранять проблемы до того, как они затронут пользователей.
Заключение:
Ragas даёт вам возможность выйти за рамки субъективных оценок и создавать по-настоящему надёжные, высококачественные LLM-приложения. Предоставляя чёткую, систематическую основу для оценки, он вселяет в вас уверенность для инноваций, итераций и развёртывания с полной уверенностью. Изучите руководства и начните работу с Ragas уже сегодня!
More information on Ragas
Launched
2023-10
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
220485
Follow
Month Visit
129K
Tech used
Top 5 Countries
20.56%
11.89%
10.79%
8.92%
5.71%
China
Germany
United States
India
Switzerland
Traffic Sources
2.01%
0.8%
0.1%
8.45%
44.95%
43.65%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ragas was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-12.
Related Searches
Ragas Альтернативи
Больше Альтернативи-
Оценивайте и улучшайте ваши LLM-приложения с помощью RagMetrics. Автоматизируйте тестирование, измеряйте производительность и оптимизируйте системы RAG для достижения надежных результатов.
-
-
OpenRag — это легковесный, модульный и расширяемый фреймворк для Retrieval-Augmented Generation (RAG), созданный для изучения и тестирования передовых техник RAG. Он полностью с открытым исходным кодом и нацелен на проведение экспериментов, а не на формирование зависимости от поставщика.
-
-
