Открытая платформа, где видно каждый вызов модели: трейсы, стоимость, оценки качества и версии промптов. Можно использовать в облаке или развернуть у себя.
Все репозитории
Evals и наблюдаемостьvibrantlabsai
ragas
Библиотека метрик для оценки RAG и других LLM-приложений: проверяет, насколько ответ опирается на найденные источники. Умеет генерировать тестовые наборы.
Кому подойдёт
Тем, кто строит RAG и хочет измерять качество, а не оценивать на глаз.
Как начать
- Установи:
pip install ragas. - Создай готовый проект:
ragas quickstart rag_eval -o ./my-project. - Подключи свою модель и посчитай метрики на ответах приложения.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+3226 сент. — 5 окт.
Описание автора
Supercharge Your LLM Application Evaluations 🚀
Ещё в категории «Evals и наблюдаемость»
Давняя платформа для ML, которая теперь умеет и LLM-приложения: трейсинг, оценка, реестр промптов и шлюз к моделям. Подключается к большинству фреймворков.
Командная утилита для тестов промптов и агентов: описываешь кейсы в конфиге и сравниваешь модели. Умеет и red teaming, поиск уязвимостей. Подключается к CI.
Платформа для отладки и оценки LLM-приложений: трейсы, автоматические проверки качества и дашборды. Поддерживает RAG и агентные цепочки, можно развернуть у себя.
Фреймворк OpenAI для оценки моделей и реестр готовых бенчмарков. Исторически важный проект: по нему видно, как устроены шаблоны оценок.
Фреймворк для тестирования LLM-приложений в стиле pytest: готовые метрики для RAG, агентов и чат-ботов, проверка по трейсам. Результаты можно выгружать в облако.