What is Ragas?
對於使用大型語言模型（Large Language Models，LLM）的開發者而言，確保應用程式品質往往感覺更像是憑直覺猜測，而非嚴謹的工程實踐。Ragas 是一個功能強大的開源框架，旨在以系統化、數據驅動的評估，取代主觀的「直覺判斷」。它提供了您測試、監控並持續改進 LLM 應用程式所需的核心工具，讓您充滿信心。
主要功能
🎯 客觀、全面的指標 不再僅限於簡單的準確度評分。Ragas 提供一套精密的指標，涵蓋基於 LLM 及傳統評估方式，能衡量應用程式效能的細微面向，例如：忠實度、相關性及回答品質。讓您全面且精確地掌握其效能表現。
🧪 自動化測試資料生成 建立可靠的測試案例，往往耗時費力。Ragas 將此關鍵流程自動化，透過生成涵蓋各種情境與潛在邊緣案例的合成測試資料。讓您在應用程式正式上線前，就能徹底驗證其邏輯與效能。
🔗 無縫框架整合 Ragas 專為無縫融入您現有的開發工作流程而設計。它提供與 LangChain 及各種監測平台等熱門工具的無縫整合，讓您無需大幅度改動現有技術架構，即可增添強大的評估功能。
📊 上線就緒的回饋機制 品質保證並非僅止於產品發布。Ragas 提供完整的工作流程，協助您充分利用真實世界的產品數據，建立持續的回饋機制，從而推動不斷的改進。即時監控應用程式效能，並即時調整以長期維持高品質。
Ragas 如何解決您的問題：
以下是 Ragas 提供即時價值的幾個實際應用情境：
發布前驗證 RAG 系統 您為公司的文件建立了檢索增強生成 (RAG) 聊天機器人，但如何確保其回答準確且無生成性幻覺（hallucinating）呢？透過 Ragas，您可以生成一個問題測試資料集，並運用
faithfulness等指標進行評估，以驗證回答是否確實基於原始文件，同時使用answer_relevancy確保其直接回應使用者查詢。這能提供可量化的品質分數，取代數小時的人工檢查。在不同提示或模型間做出選擇 在執行摘要任務時，您是否在考量兩種不同的提示（prompts），甚至是兩種不同的底層 LLM（例如 GPT-4o 與微調開源模型）之間該如何選擇？與其憑直覺判斷，您可以使用相同的測試資料對應用程式的兩個版本進行測試。Ragas 提供客觀評分及比較輸出結果所需的可靠數據，讓您能根據效能表現做出明智決策。
監測上線產品的效能衰退 您的 LLM 應用程式已上線運作，但其效能可能因資料或使用者行為的變化而逐漸下降。透過將 Ragas 導入您的監測流程，您可以即時採樣流量並自動進行定期評估。讓您能偵測到效能飄移、長期追蹤關鍵品質指標並接收警示，從而能在問題影響使用者前主動修復。
結論：
Ragas 助您擺脫主觀評估的限制，建構真正可靠且高品質的 LLM 應用程式。透過提供清晰、系統化的評估框架，Ragas 讓您在創新、迭代及部署時充滿自信。立即探索使用指南，開啟您的 Ragas 之旅吧！
More information on Ragas
Launched
2023-10
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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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