Ragas aide les équipes à mesurer le fonctionnement d’un système RAG. Un développeur fournit des questions, des passages récupérés et des réponses générées, et Ragas utilise des modèles de langage pour noter des aspects comme le fait que la réponse soit soutenue par le contexte, qu’elle traite la question, et que le contexte récupéré soit pertinent.
Comme il n’exige pas de réponses étiquetées à la main pour chaque cas, les équipes peuvent évaluer vite, et il peut générer des jeux de tests synthétiques à partir de documents. Il s’intègre à des frameworks comme LangChain et LlamaIndex, et à des outils d’observabilité.
Ragas est gratuit et open source. Utiliser un modèle de langage comme juge apporte ses propres incohérences, donc les scores servent mieux à comparer des versions qu’à dire une vérité absolue. Parmi les alternatives : TruLens, DeepEval, Arize Phoenix, Braintrust et Promptfoo. Ragas convient aux développeurs qui règlent des pipelines RAG.
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