Ragas

Ragas est un cadre d’évaluation RAG open source, conçu pour l’évaluation automatisée, la surveillance et l’amélioration des performances des systèmes de génération augmentée par récupération. Il aide les développeurs à passer d’un contrôle subjectif à une approche d’évaluation systématique et mesurable.

Ragas évalue principalement deux dimensions : la récupération et la génération. Les métriques clés comprennent la fidélité, le rappel et la pertinence contextuelle, ainsi que la fidélité et la pertinence des réponses, couvrant les points critiques de qualité d’un système RAG.

Ragas offre des intégrations avec les cadres RAG populaires tels que LangChain et LlamaIndex. Il peut s’installer via pip et s’appuie sur la documentation officielle et l’API pour s’intégrer rapidement à vos projets existants et effectuer des évaluations.

Pour l’évaluation, il faut constituer un jeu de données comprenant les questions des utilisateurs, les réponses générées par le système, le contexte récupéré et, le cas échéant, les réponses de référence. Assurez-vous que les données soient alignées. Le format exact est décrit dans la documentation officielle.

Le cadre central de Ragas est open source et disponible sur GitHub. L’équipe propose également des fonctionnalités d’entreprise, des options de collaboration et des services de conseil payants. Pour plus d’informations, contactez-nous via le site officiel.

Convient à tous les développeurs, ingénieurs en IA, équipes de recherche et entreprises qui construisent, optimisent ou déploient des systèmes RAG, en particulier ceux qui ont besoin d’évaluations objectives et reproductibles des performances des applications LLM.