Ragas
Ragas是一个用于自动化评估、监控和提升检索增强生成（RAG）系统性能的开源框架，帮助开发者实现可重复、可扩展的系统化评估。
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Ragas是一个开源的RAG评估框架，专门用于自动化评估、监控和提升检索增强生成系统的性能，帮助开发者从主观检查转向系统化、可量化的评估流程。
Ragas主要从检索和生成两个维度评估，核心指标包括上下文精度、召回率、相关性，以及答案的忠实度和相关性，全面覆盖RAG系统的关键质量点。
Ragas提供了与LangChain、LlamaIndex等主流RAG框架的集成支持，可以通过pip安装，并参考官方文档和API快速接入您的现有项目进行评估。
评估需要构建包含用户问题、系统生成的答案、检索到的上下文以及可选标准答案的数据集，确保数据严格对应，具体格式可参考官方文档。
Ragas核心框架是开源的，可通过GitHub获取。团队也提供企业级功能、协作和付费咨询服务，具体可通过官网联系获取。
适用于所有构建、优化或部署RAG系统的开发者、算法工程师、研究团队及企业，尤其适合需要客观、可重复评估LLM应用性能的场景。
Future AGI 是一个面向企业的 LLM 可观测性与评估优化平台，专注于帮助开发者和企业提升 AI 应用（特别是智能体）的准确性、可靠性与性能。该平台集构建、评估、优化与观测功能于一体，旨在通过自动化工具加速高精度 AI 应用的开发与部署周期。
