RagasLLMアプリケーションを評価するためのオープンソース標準の構築

Ragas: LLMアプリケーションのパフォーマンスを向上

はじめに

Ragasは、LLM（大規模言語モデル）アプリケーションのパフォーマンスと堅牢性を評価および向上させるために設計された最先端のフレームワークです。最先端の研究と実用的なエンジニアリングプラクティスを活用することで、Ragasは包括的な指標と洞察を提供し、LLMアプリケーションが最高の基準を満たしていることを保証します。

主要な機能

• 自動指標: LLMアプリケーションのパフォーマンスと堅牢性を簡単に理解できます。
• 合成評価データ: 特定の要件に合わせて、高品質で多様な評価データを作成します。
• オンラインモニタリング: インサイトを使用して継続的な改善を推進することにより、本番環境でのLLMアプリケーションの品質を評価および保証します。

ユースケース

• パフォーマンス評価: LLMアプリケーションが最適に機能することを保証するために、コンテキスト関連性、再現率、精度、その他の重要な指標を測定します。
• 品質保証: 信頼性、回答の関連性、コンテキスト精度、コンテキスト再現率の基準を高く維持します。
• データ生成: 財務報告や顧客サービスのやり取りなど、特定の評価ニーズに合わせてカスタムデータセットを作成します。

価格

Ragasは、個人開発者から大企業まで、さまざまなニーズに合わせて柔軟な価格プランを提供しています。詳細な価格情報を入手し、要件に最適なプランを見つけるには、お問い合わせください。

チーム

Ragasは、LLM分野のビジョナリーを強化することに専念する、AI研究者とエンジニアの情熱的なチームによって開発されています。チームには以下が含まれます。

• Shahul: 応用AI研究者であり、Kaggleのグランドマスターです。
• Jithin James: チーフメンテナンス担当者、以前はBentoMLに所属していました。

私たちは常に、私たちのビジョンを共有する才能ある個人を探しています。AIに情熱があり、チームに加わりたい場合は、[email protected]までご連絡ください。

Ragasに関するサポートや質問については、Discordコミュニティに参加して、#questionsチャットルームで私たちと交流してください。エンタープライズ機能とコラボレーションについては、メールを送信するか、創設者と直接話し合ってください。