Ragas é um framework de avaliação RAG de código aberto, projetado para automatizar a avaliação, o monitoramento e a melhoria do desempenho de sistemas de Recuperação Aumentada por Geração (RAG). Ajuda os desenvolvedores a passar de avaliações subjetivas para processos sistemáticos e quantificáveis.
O Ragas avalia principalmente dois aspectos: recuperação e geração. As métricas centrais incluem precisão contextual, recall, relevância, fidelidade das respostas e correlação entre as respostas. Essas medidas cobrem os pontos críticos de qualidade de sistemas RAG.
O Ragas oferece integração com frameworks RAG populares, como LangChain e LlamaIndex. Pode ser instalado via pip e, seguindo a documentação oficial e as APIs, você conecta rapidamente aos seus projetos para avaliação.
A avaliação requer a construção de um conjunto de dados que inclua perguntas dos usuários, as respostas geradas pelo sistema, o contexto recuperado e, opcionalmente, uma resposta modelo. Certifique-se de que os dados correspondam estritamente; o formato específico está na documentação oficial.
O núcleo do Ragas é de código aberto e pode ser obtido no GitHub. A equipe também oferece recursos empresariais, colaboração e serviços de consultoria pagos; consulte o site oficial para mais detalhes.
Destinado a desenvolvedores, engenheiros de algoritmo, equipes de pesquisa e empresas que constroem, otimizam ou implantam sistemas RAG, especialmente em cenários que exigem avaliações objetivas e repetíveis do desempenho de aplicações LLM.
LangChain é um framework de IA para agentes de código aberto e ecossistema, projetado para ajudar desenvolvedores a construir, observar, avaliar e implantar agentes de IA confiáveis. Ele oferece um framework central, ferramentas de orquestração, uma plataforma de monitoramento de desenvolvimento e ferramentas de baixo código, proporcionando suporte de ponta a ponta para o desenvolvimento, otimização e implantação em produção de aplicações de IA.
RagaAI é uma plataforma voltada para avaliação e depuração do ciclo de vida completo de agentes de IA, por meio de testes automatizados, governança de dados e construção de fluxos de trabalho, ajudando empresas aimplantar aplicações de IA confiáveis e de alta qualidade em escala.
