

Ragelo
簡介 :
RAGElo是一個工具集,使用Elo評分系統幫助選擇最佳的基於檢索增強生成(RAG)的大型語言模型(LLM)代理。隨著生成性LLM在生產中的原型設計和整合變得更加容易,評估仍然是解決方案中最具有挑戰性的部分。RAGElo通過比較不同RAG管道和提示對多個問題的答案,計算不同設置的排名,提供了一個良好的概覽,瞭解哪些設置有效,哪些無效。
需求人群 :
RAGElo主要面向需要評估和選擇最優RAG-based LLM代理的開發者和研究人員。它特別適合於那些在生產環境中需要快速原型設計和整合生成性LLMs,同時面臨評估挑戰的用戶。
使用場景
使用RAGElo評估不同RAG管道對問答任務的影響
利用RAGElo進行LLM代理的批量評估,以優化問答系統
將RAGElo集成到生產流程中,自動評估和選擇最佳的LLM代理
產品特色
使用Elo評級系統評估RAG增強的LLM代理
支持Python庫和獨立CLI應用程序兩種使用方式
提供自定義提示和元數據注入功能,以增強評估過程
支持批量評估,允許同時評估多個響應
CLI模式下,期望輸入文件為CSV格式,簡化數據輸入
提供工具組件,如檢索評估器、答案註釋器和代理排名器
支持Python 3.8,適應最新的編程環境
使用教程
1. 安裝RAGElo:使用pip命令安裝RAGElo庫或CLI應用程序。
2. 導入RAGElo:在Python代碼中導入RAGElo模塊。
3. 初始化評估器:根據需要選擇適當的評估器並進行初始化。
4. 進行評估:使用evaluate或batch_evaluate方法對單個或多個響應進行評估。
5. 自定義提示:根據評估需求,編寫自定義提示並注入元數據。
6. 分析結果:查看評估結果,根據排名選擇最優的LLM代理。
7. 批量處理:如果需要評估大量數據,使用CLI模式並準備相應的CSV文件。
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