explodinggradients/ragas
این ابزار به تو کمک می‌کنه تا عملکرد برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) رو به‌صورت دقیق و خودکار ارزیابی کنی.
کاربرد:
این کتابخونه برای ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل‌ها در سیستم‌های بازیابی اطلاعات (مثل RAG) طراحی شده. با استفاده از معیارهایی مثل دقت، پوشش، تکرارناپذیری و سازگاری، می‌تونی عملکرد سیستم‌هات رو بهتر درک کنی.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی داری یک سیستم RAG می‌سازی و می‌خوای بدونی پاسخ‌های مدل چقدر دقیق، مرتبط و قابل اعتماد هستن. همچنین وقتی نیاز داری تغییرات توی مدل یا دیتاست رو با معیارهای کمی مقایسه کنی.
چند مثال از موارد استفاده:
- ارزیابی خودکار پاسخ‌های یک ربات پشتیبانی مشتری
- مقایسه عملکرد دو مدل مختلف در جستجوی اطلاعات
- بهبود سیستم بازیابی اسناد با تحلیل نقاط ضعف
- تست تأثیر تغییر در پرامپت‌های سیستم روی کیفیت خروجی
- ##RAG
- ##LLM
- ##Evaluation
- ##AI
- ##MachineLearning
- ##NLP
- ##Ragas
- ##ModelTesting
- ##DataScience
- ##AIOps