What is Ragas?
对于开发大型语言模型的开发人员而言，确保应用程序质量往往感觉更像是碰运气，而非严谨的工程实践。Ragas是一个强大的开源框架，旨在用系统化、数据驱动的评估取代主观的“凭感觉判断”。它提供您所需的关键工具，助您自信地测试、监控并持续改进您的LLM应用程序。
主要功能
🎯 客观、全面的评估指标 超越简单的准确率评分。Ragas提供一套精密的评估指标，涵盖基于LLM和传统评估方法，用于衡量应用程序性能的细微之处，如忠实度、相关性以及答案质量。这为您呈现其有效性的完整而精准的全貌。
🧪 自动化测试数据生成 创建健壮的测试用例是耗时且瓶颈所在。Ragas通过生成合成测试数据来自动化这一关键过程，这些数据覆盖广泛的场景和潜在的边界情况。这使您能够在应用程序触达用户之前，全面验证其逻辑和性能。
🔗 无缝框架集成 Ragas旨在直接融入您现有的开发工作流程。它与LangChain等流行工具和各种可观测性平台提供无缝集成，使您无需彻底改造现有技术栈，即可添加强大的评估功能。
📊 生产就绪的反馈循环 质量保证并非发布即止。Ragas提供工作流程，助您利用真实世界的生产数据，创建持续的反馈循环，从而推动不断改进。实时监控应用程序性能，并随时间推移进行调整，以保持高质量。
Ragas如何解决您的问题：
以下是Ragas能立即带来价值的几个实际场景：
发布前验证RAG系统 您为公司文档构建了一个检索增强生成（RAG）聊天机器人，但如何确保答案准确且不产生幻觉？借助Ragas，您可以生成一个问题测试数据集，并使用诸如
faithfulness等指标进行评估，以验证答案是否基于源文档，并使用answer_relevancy确保它们直接回应用户的查询。这提供了可量化的质量分数，取代了数小时的手动检查工作。在不同提示或模型之间做出选择 对于摘要任务，您正在两种不同提示或甚至两种不同底层LLM（例如GPT-4o与微调的开源模型）之间犹豫不决。无需凭直觉行事，您可以将相同的测试数据通过应用程序的两个版本运行。Ragas提供所需的硬数据，以客观地评分和比较输出，使您能够根据性能做出明智的决策。
监控生产环境中的性能下降 您的LLM应用程序已上线，但随着数据或用户行为的变化，其性能可能会下降。通过在监控管道中集成Ragas，您可以对实时流量进行抽样并自动运行定期评估。这使您能够检测性能漂移，随时间跟踪关键质量指标，并接收警报，从而在问题影响用户之前主动修复。
总结：
Ragas助您超越主观评估，构建真正可靠、高质量的LLM应用程序。通过提供清晰、系统的评估框架，它赋予您创新、迭代和自信部署的能力。立即探索指南，开始使用Ragas吧！
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
