Évaluez et optimisez vos applications IA avec des tests automatisés et des métriques objectives pour de meilleures performances.
Depuis le 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.
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
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ragas compte 15.5k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.7k fois. ragas est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. ragas est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : evaluation, llm, llmops.
Qu'est-ce que ragas ?
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ragas est-il open source ?
ragas est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
ragas est-il gratuit ?
Oui. ragas est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est ragas ?
ragas est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage ragas est-il écrit ?
ragas est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/vibrantlabsai-ragas.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.