LangSmith Eval Harness
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AI Tool
ラガスで評価の力を解き放とう
精密なメトリクスと自動インサイトを活用して、あなたの大規模言語モデルアプリケーションを効率化しましょう。
LLMアプリケーション向けに設計されたデータ駆動型の指標を用いて、客観的な評価を達成しましょう。手動作業を削減し、自動テストデータ生成と一貫した品質評価を実現します。効率を向上させるために、主要な開発および監視スタックとのシームレスな統合。
Tags
AnalyzeMonitoring & EvaluationEval Harnesses
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overview
ラガとは何ですか？
Ragasは、高度な評価ハーネスであり、開発者が大規模言語モデルアプリケーションを批判的に評価し最適化することを可能にします。一連の客観的な指標と自動テスト機能を提供することで、Ragasは主観的評価の必要性を最小限に抑えます。
- オープンソースでコミュニティ主導のプロジェクトであり、貢献を歓迎します。
- 生産データに基づいた継続的な改善をサポートします。
- MLエンジニア、AIプロダクトチーム、LLM研究者に最適です。
features
ラガの主な特徴
Ragasは、LLMアプリケーションの評価プロセスを向上させるために設計された多くの機能を誇っています。改善されたログ記録やメトリクス処理などで、最新情報を常に把握しましょう。
- 信頼性の高い評価のための自動テストデータ生成。
- 環境フラグ制御による強化されたログ記録。
- 継続的フィードバックループのための深いサポート。
use_cases
ラガの恩恵を受けられるのは誰ですか？
Ragasは、機械学習エンジニア、AIプロダクトチーム、およびLLMやリトリーバル拡張生成アプリケーションの開発と展開に焦点を当てた研究者向けに特化しています。自動化された再現可能な品質評価により、最適化プロセスを効率化します。
- LLMのパフォーマンスを評価し、向上させる。
- 自信を持ってRAGアプリケーションを展開しましょう。
- コミュニティ支援と協力的な開発に参加してください。
Frequently Asked Questions
Ragasはどのようにして手動評価作業を軽減しますか？
Ragasはテストデータ生成を自動化し、客観的なメトリクスを提供します。これにより、LLMアプリケーションの評価における主観的な手動評価の必要性が大幅に減少します。
Ragasは既存のLLMフレームワークと互換性がありますか？
はい、RagasはLangChainなどの主要な開発および可観測性スタックとシームレスに統合され、現在の設定を妨げることなく、ワークフローを向上させます。
Ragasプロジェクトにどのように貢献できますか？
Ragasはオープンソースであり、コミュニティの貢献によって成長しています。コードの提出、問題の報告、または定期的なオフィスアワーに参加して共同開発に加わることで、あなたも参加できます。