【亲测免费】 Ragas：开源的Retrieval Augmented Generation (RAG)评估框架

项目基础介绍和主要编程语言

Ragas是一个开源的评估框架，专门用于评估Retrieval Augmented Generation (RAG)管道。RAG是一种利用外部数据增强大型语言模型（LLM）上下文的LLM应用类别。Ragas的主要编程语言是Python，它还包含一些Jupyter Notebook和其他辅助语言的代码。

项目核心功能

Ragas的核心功能包括：

1. 评估LLM生成的文本：提供基于最新研究的工具，用于评估LLM生成的文本，帮助用户了解RAG管道的性能。
2. 集成CI/CD：可以集成到CI/CD流程中，提供持续的性能检查，确保RAG管道的稳定性和高效性。
3. 自定义模型：支持使用自定义模型进行生产质量监控，确保在生产环境中模型的表现符合预期。

项目最近更新的功能

Ragas最近的更新包括：

1. 新增评估指标：增加了多个评估指标，如Faithfulness、Answer Correctness等，帮助用户更全面地评估RAG管道的性能。
2. 优化安装流程：简化了安装流程，用户可以通过pip直接安装，或者从源代码进行安装。
3. 增强社区支持：增加了Discord社区支持，用户可以在社区中交流LLM、检索和生产问题等技术话题。

通过这些更新，Ragas进一步提升了其在评估RAG管道方面的功能和易用性，为用户提供了更强大的工具来监控和改进他们的LLM应用。