Ragas
Ragas 是一個用於自動化評估、監控和提升檢索增強生成（RAG）系統性能的開源框架，幫助開發者實現可重複、可擴展的系統化評估。
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Ragas 是一個開源的 RAG 評估框架，專門用於自動化評估、監控和提升檢索增強生成系統的性能，幫助開發者從主觀檢查轉向系統化、可量化的評估流程。
Ragas 評估框架從檢索與生成兩個維度評估，核心指標包括上下文準確度、召回率、相關性，以及答案的忠實度與相關性，全面覆蓋 RAG 系統的關鍵品質點。
Ragas 提供了與 LangChain、LlamaIndex 等主流 RAG 框架的整合支援，可以透過 pip 安裝，並參考官方文件與 API 快速接入您現有的專案進行評估。
評估需要建構包含使用者問題、系統產生的答案、檢索到的上下文以及可選標準答案的資料集，確保資料嚴格對應，具體格式可參考官方文件。
Ragas 的核心框架是開源的，可以透過 GitHub 取得。團隊也提供企業級功能、協作與付費諮詢服務，具體可透過官方網站連繫取得。
適用於所有構建、優化或部署 RAG 系統的開發者、演算法工程師、研究團隊及企業，尤以需要客觀、可重複評估 LLM 應用性能的場景為佳。
Future AGI 是一個面向企業的 LLM 可觀測性與評估優化平臺，專注於協助開發者與企業提升 AI 應用（特別是智能體）的準確性、可靠性與效能。該平臺集構建、評估、優化與觀測功能於一體，旨在透過自動化工具加速高精度 AI 應用的開發與部署週期。
