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简介
RAGElo是一个工具集，使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易，评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案，计算不同设置的排名，提供了一个良好的概览，了解哪些设置有效，哪些无效。
截图
产品特色
使用Elo评级系统评估RAG增强的LLM代理
支持Python库和独立CLI应用程序两种使用方式
提供自定义提示和元数据注入功能，以增强评估过程
支持批量评估，允许同时评估多个响应
CLI模式下，期望输入文件为CSV格式，简化数据输入
提供工具组件，如检索评估器、答案注释器和代理排名器
支持Python 3.8，适应最新的编程环境
使用教程
1. 安装RAGElo：使用pip命令安装RAGElo库或CLI应用程序。
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2. 导入RAGElo：在Python代码中导入RAGElo模块。
3. 初始化评估器：根据需要选择适当的评估器并进行初始化。
4. 进行评估：使用evaluate或batch_evaluate方法对单个或多个响应进行评估。
5. 自定义提示：根据评估需求，编写自定义提示并注入元数据。
6. 分析结果：查看评估结果，根据排名选择最优的LLM代理。
7. 批量处理：如果需要评估大量数据，使用CLI模式并准备相应的CSV文件。
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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