✨ Ragas 소개
✨ Ragas 소개
Ragas는 AI 애플리케이션을 "대충 느껴보는 평가"(vibe check)에서 벗어나 체계적인 평가 루프로 끌어올려 주는 라이브러리예요. LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션의 평가를 수월하고 자신 있게 수행할 수 있도록 도구를 제공하죠. 어려운 평가를 손쉽게 시작하고 싶다면 여기서 출발하면 돼요.
출처: 문서
본문
왜 Ragas인가요?
전통적인 평가 지표는 LLM 애플리케이션에서 진짜로 중요한 부분을 잡아내지 못해요. 수동 평가는 확장이 어렵고요. Ragas는 LLM 기반 지표와 체계적인 실험을 결합해 지속적인 개선 루프를 만들어 이 문제를 해결해요.
주요 기능
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실험 우선 접근(abs Experiments-first approach):
experiments로 변경 사항을 일관되게 평가해요. 변경을 가하고, 평가를 돌리고, 결과를 관찰하면서 LLM 애플리케이션을 반복 개선할 수 있어요. -
Ragas 지표(Ragas Metrics): 간단한 데코레이터로 내 사용 사례에 맞는 커스텀 지표를 만들거나, 이용 가능한 지표 라이브러리를 쓸 수 있어요. Ragas의 지표에 대해 더 알아보세요.
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통합이 쉬워요(Easy to integrate): 데이터셋 관리와 결과 추적이 내장되어 있고, LangChain, LlamaIndex 같은 인기 프레임워크와도 잘 통합돼요.
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🚀 바로 시작하기 퀵스타트 가이드로 5분 만에 평가를 시작해보세요. 바로 시작하기
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📚 핵심 개념(Core Concepts) 실험, 지표, 데이터셋 — 효과적 평가의 구성 요소를 이해해요. 핵심 개념
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🛠️ 방법 가이드(How-to Guides) 특정 사용 사례에 맞는 실용 가이드로 Ragas를 내 워크플로에 통합해요. 방법 가이드
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📖 레퍼런스(References) 더 깊이 파고들기 위한 API 문서와 기술 상세.
evals로 AI 애플리케이션 개선을 도와드려요
지난 2년 동안 우리는 evals를 사용해 많은 AI 애플리케이션을 보고 또 개선을 도왔어요. 이 지식을 제품으로 압축해 vibe check 대신 eval 루프로 바꾸고, 여러분이 훌륭한 AI 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있게 하려고 해요. evals를 사용한 AI 애플리케이션 개선과 확장에 도움이 필요하면 🔗 슬롯 예약 또는 [email protected]로 연락 주세요.