Ragas RAG 评测服务
项目简介
Ragas 是开源的 RAG 质量评测框架，聚焦检索与生成的关键指标（相关性、忠实度、回答质量等）。我们提供从评测集构建、指标解释到持续评测落地的完整服务，帮助你把 RAG 的“效果”变成可度量、可优化的工程目标。
RAG 指标
覆盖检索质量与生成质量的核心指标体系
评测集建设
基于真实业务样本构建覆盖边界条件的数据集
定位问题
把退化定位到检索/切分/重排/提示词等环节
持续评测
支持周期性评测与回归，形成稳定改进节奏
我们提供的服务
部署服务
链路梳理梳理知识库、检索链路与生成策略，确定评测点位
数据集构建采集问答样本、构建 ground truth/参考答案与评价维度
指标配置选择与校准指标与 Judge，设置阈值与报表口径
流水线接入接入 CI/定时任务，输出报告与趋势对比
优化路线图基于评测结果给出可执行的优化清单与优先级
运维服务
评测集扩充持续吸收线上问题样本，覆盖新知识与新问题
指标复盘定期复盘指标有效性与阈值，避免评测失真
成本与速度优化分层评测、缓存与采样策略，控制评测成本
效果追踪跟踪优化前后对比，形成可展示的改进证据
为什么选择我们
懂检索也懂生成
评测与优化覆盖 RAG 全链路，而非只看最终答案
数据驱动
用数据集与指标做决策，减少反复试错
可复制模板
交付模板与脚本，便于复制到更多知识库
工程化落地
把评测接入流水线，形成长期闭环