Bewerten und optimieren Sie Ihre KI-Anwendungen mit automatisierten Tests und objektiven Metriken für bessere Leistung.
Aus der README
pip install ragas
- 🎯 Objective Metrics: Evaluate your LLM applications with precision using both LLM-based and traditional metrics.
- 🧪 Test Data Generation: Automatically create comprehensive test datasets covering a wide range of scenarios.
- 🔗 Seamless Integrations: Works flawlessly with popular LLM frameworks like LangChain and major observability tools.
- 📊 Build feedback loops: Leverage production data to continually improve your LLM applications.
Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.
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ragas hat 15.5k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.7k-mal geforkt. ragas ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. ragas ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: evaluation, llm, llmops.
Was ist ragas?
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Ist ragas Open Source?
ragas ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist ragas kostenlos?
Ja. ragas ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht ragas?
ragas ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist ragas geschrieben?
ragas ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/vibrantlabsai-ragas.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.