RAGElo

Elo-Ranking-Tool für RAG-basierte LLM-Agents

Premium-NeuproduktProgrammierungElo-RatingRAG

RAGElo ist ein Toolset, das das Elo-Bewertungssystem verwendet, um die Auswahl der besten Retrieval Augmented Generation (RAG)-basierten Large Language Model (LLM)-Agents zu unterstützen. Mit der zunehmenden Vereinfachung des Prototypings und der Integration generativer LLMs in der Produktion stellt die Evaluierung weiterhin den herausforderndsten Teil der Lösung dar. RAGElo bietet einen guten Überblick darüber, welche Konfigurationen effektiv und welche ineffektiv sind, indem es die Antworten verschiedener RAG-Pipelines und Prompts auf mehrere Fragen vergleicht und die Rangfolge verschiedener Einstellungen berechnet.

Bewertung von RAG-verbesserten LLM-Agents mittels Elo-Rating-System
Unterstützung von zwei Nutzungsweisen: Python-Bibliothek und eigenständige CLI-Anwendung
Bereitstellung von Funktionen zur Anpassung von Prompts und Metadaten-Injection zur Verbesserung des Bewertungsprozesses
Unterstützung der Batch-Bewertung
um mehrere Antworten gleichzeitig zu bewerten
CSV-Format als erwartete Eingabe für die CLI-Anwendung zur Vereinfachung der Dateneingabe
Bereitstellung von Werkzeugkomponenten wie Retrieval-Evaluator
Antwort-Annotator und Agent-Ranker
Unterstützung von Python 3.8 und Kompatibilität mit der aktuellsten Programmierumgebung

RAGElo richtet sich hauptsächlich an Entwickler und Forscher
die RAG-basierte LLM-Agents bewerten und den optimalen Agenten auswählen müssen. Es ist besonders gut geeignet für Benutzer
die in Produktionsumgebungen generative LLMs schnell prototypisieren und integrieren müssen und gleichzeitig vor Evaluierungsherausforderungen stehen.

Bewertung des Einflusses verschiedener RAG-Pipelines auf Frage-Antwort-Aufgaben mit RAGElo
Batch-Bewertung von LLM-Agents mit RAGElo zur Optimierung von Frage-Antwort-Systemen
Integration von RAGElo in den Produktionsprozess zur automatischen Bewertung und Auswahl des besten LLM-Agents

1. Installation von RAGElo: Verwenden Sie den pip-Befehl
um die RAGElo-Bibliothek oder die CLI-Anwendung zu installieren.
2. Importieren von RAGElo: Importieren Sie das RAGElo-Modul in Ihren Python-Code.
3. Initialisieren des Evaluators: Wählen Sie den passenden Evaluator aus und initialisieren Sie ihn.
4. Durchführung der Bewertung: Verwenden Sie die Methode `evaluate` oder `batch_evaluate`

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RAGElo Alternativen

RAGElo — Elo-Ranking-Tool für RAG-basierte LLM-Agents

Crawl4LLM — Ein effizientes Web-Crawling-Tool für das Pre-Training von LLMs, das sich auf das effiziente Sammeln hochwertiger Webdaten konzentriert.

GraphRAG Visualisierer — Ein webbasiertes Tool zur Visualisierung und Erkundung des Microsoft GraphRAG-Tools.

AI-Datenanalyse-Multiagent — KI-gestütztes Multi-Agenten-System zur Datenanalyse

Extractous — Schnelles und effizientes Tool zur Extraktion unstrukturierter Daten

Dabarqus — Ein Tool zur Integration privater Daten mit großen KI-Sprachmodellen.

rag-chatbot — Ein Chatbot, der lokal mit mehreren PDF-Dateien interagieren kann.

gptme — Persönlicher KI-Assistent in der Terminalumgebung mit lokalen Tools.

promptic — Eine einfache und leistungsstarke Python-Bibliothek zur Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs).

Epsilla — Erstellen Sie produktionsreife LLM-Anwendungen ohne Programmierung.

RAG_Techniken — Eine revolutionäre Sammlung von Techniken für retrieval-augmentierte Generierungssysteme.

Composio — AI-Agent-Toolset zur Unterstützung komplexer Aufgaben.

Album KI — KI-gestütztes Fotoalbum, das automatisch Bildmetadaten generiert und mit ihnen interagiert.

LazyLLM — Low-Code-Entwicklungstool zum Erstellen von Multi-Agent-Large-Language-Model-Anwendungen

DB-GPT — KI-native Datenanwendungsentwicklungsframework

june — Lokaler Sprach-Chatbot, datenschutzsicher, keine Internetverbindung erforderlich.

llama-recipes — Eine Sammlung von Bibliotheken und Beispielskripten zum Feintuning des Meta Llama-Modells.

Create-tsi — Generatives AI RAG Toolkit zur Erstellung von Low-Code KI-Anwendungen.

X-Force IDE — Erstellen Sie Agenten-Arbeitsgruppen per Drag-and-Drop zur Definition benutzerdefinierter Geschäftslogik.

Algomax — Vereinfacht die Bewertung von LLM- und RAG-Modellen und bietet Einblicke in qualitative Metriken.

Langroid — Langroid ist ein leichtgewichtiges LLM-Framework auf Basis von Python.

l1m — Eine Proxy-API zur Extraktion strukturierter Daten aus Text und Bildern, basierend auf LLMs.

Firecrawl LLMs.txt Generator — Tool zur Generierung von Webseiten-zusammengeführten Textdateien für das Training und die Inferenz von LLMs

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

Hugo Translator — Ein auf LLM basierendes Werkzeug zur Artikelübersetzung, das mehrsprachige Markdown-Dateien automatisch übersetzt und erstellt.

Aviator Agents — LLM-basiertes Agenten-Framework zur Durchführung umfangreicher Code-Migrationen in Code-Repositories.

Cliprun — Verwandeln Sie jede Webseite in eine Python-Programmierumgebung und führen Sie Code ohne Konfiguration aus.

smallpond — Ein leichtgewichtiges Datenverarbeitungsframework, basierend auf DuckDB und 3FS

Probly — Eine KI-gestützte Desktop-Client-Anwendung, die die Funktionen einer Tabellenkalkulation mit den Möglichkeiten der Python-Datenanalyse kombiniert.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM