RAGElo

Ferramenta de classificação Elo para agentes LLM baseados em RAG

Novo Produto PremiumProgramaçãoClassificação EloRAG

O RAGElo é um conjunto de ferramentas que utiliza o sistema de classificação Elo para auxiliar na seleção do melhor agente de Modelo de Linguagem Ampla (LLM) baseado em Recuperação Aumentada por Geração (RAG). À medida que a prototipagem e a integração de LLMs generativos na produção se tornam mais acessíveis, a avaliação continua sendo a parte mais desafiadora das soluções. O RAGElo oferece uma visão geral de quais configurações funcionam e quais não funcionam, comparando as respostas de diferentes pipelines RAG e prompts para várias perguntas e calculando as classificações das diferentes configurações.

Avalia agentes LLM aprimorados com RAG usando o sistema de classificação Elo
Oferece duas maneiras de uso: biblioteca Python e aplicativo CLI independente
Fornece recursos de injeção de prompts e metadados personalizados para aprimorar o processo de avaliação
Suporta avaliação em lote
permitindo a avaliação simultânea de múltiplas respostas
No modo CLI
espera arquivos de entrada em formato CSV para simplificar a entrada de dados
Fornece componentes de ferramentas
como avaliador de recuperação
anotador de respostas e classificador de agentes

O RAGElo é direcionado principalmente a desenvolvedores e pesquisadores que precisam avaliar e selecionar os melhores agentes LLM baseados em RAG. É especialmente adequado para aqueles que precisam de prototipagem rápida e integração de LLMs generativos em ambientes de produção
enquanto enfrentam desafios de avaliação.

Avaliar o impacto de diferentes pipelines RAG em tarefas de perguntas e respostas usando o RAGElo
Usar o RAGElo para avaliação em lote de agentes LLM para otimizar sistemas de perguntas e respostas
Integrar o RAGElo em um fluxo de trabalho de produção para avaliar e selecionar automaticamente o melhor agente LLM

1. Instale o RAGElo: use o comando pip para instalar a biblioteca ou o aplicativo CLI do RAGElo.
2. Importe o RAGElo: importe o módulo RAGElo em seu código Python.
3. Inicialize o avaliador: selecione e inicialize o avaliador apropriado de acordo com suas necessidades.
4. Execute a avaliação: use os métodos evaluate ou batch_evaluate para avaliar uma ou várias respostas.
5. Personalize prompts: crie prompts personalizados e injete metadados de acordo com suas necessidades de avaliação.

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RAGElo Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

RAGElo Tendência de Visitas

RAGElo Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

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RAGElo Alternativas

RAGElo — Ferramenta de classificação Elo para agentes LLM baseados em RAG

Crawl4LLM — Uma ferramenta de web scraping eficiente para pré-treinamento de LLM, focada em extração eficiente de dados de alta qualidade.

Visualizador GraphRAG — Uma ferramenta web para visualizar e explorar a ferramenta GraphRAG da Microsoft.

AI-Data-Analysis-MultiAgent — Sistema de análise de dados multiagente impulsionado por IA

Extractous — Ferramenta de extração de dados não estruturados rápida e eficiente

Dabarqus — Uma ferramenta para integrar dados privados com modelos de linguagem grandes de IA.

rag-chatbot — Um chatbot que permite conversar localmente com múltiplos arquivos PDF.

gptme — Assistente de IA pessoal em terminal, com ferramentas locais.

promptic — Uma biblioteca Python simples e poderosa para usar modelos de linguagem grandes (LLMs).

Epsilla — Crie aplicativos LLM prontos para produção sem precisar codificar.

Weavel — Engenheiro de prompts de IA, otimizando aplicações de modelos de linguagem de grande porte

Técnicas RAG — Conjunto revolucionário de tecnologias de sistemas de geração aprimorada por recuperação.

Composio — Conjunto de ferramentas para agentes de IA, capacitando o processamento de tarefas complexas.

Album AI — Álbum de fotos impulsionado por IA, que gera automaticamente metadados de imagens e permite a interação com elas.

LazyLLM — Ferramenta de desenvolvimento para construir aplicativos de modelos grandes multi-agentes com baixo código

DB-GPT — Framework de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA

june — Robô de bate-papo por voz local, que protege a privacidade e não requer conexão com a internet.

llama-recipes — Coleção de bibliotecas e scripts de exemplo para o ajuste fino do modelo Meta Llama.

Create-tsi — Kit de ferramentas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) de IA generativa para gerar aplicativos de IA de baixo código.

X-Force IDE — Crie grupos de trabalho de agentes para lógica de negócios personalizada usando arrastar e soltar.

Algomax — Simplifica a avaliação de modelos LLM e RAG, oferecendo insights sobre métricas qualitativas.

Langroid — Langroid é um framework LLM leve baseado em Python.

l1m — Uma API proxy usada para extrair dados estruturados de texto e imagens, implementada com base em LLMs.

Gerador de Firecrawl LLMs.txt — Ferramenta para gerar arquivos de texto integrados de sites para treinamento e inferência de LLM

AoT — Atom of Thoughts (AoT) é um framework usado para melhorar o desempenho de inferência de modelos de linguagem grandes.

Hugo Translator — Outil de traduction d'articles basé sur les LLM, traduisant et créant automatiquement des fichiers Markdown multilingues.

Agentes Aviator — Uma estrutura de agente baseada em LLM para executar migrações de código em larga escala em repositórios de código.

Cliprun — Transforme qualquer página da web em um ambiente de programação Python; execute código sem configuração.

smallpond — Uma estrutura de processamento de dados leve baseada em DuckDB e 3FS

Probly — Um aplicativo cliente de desktop com tecnologia de IA que combina a funcionalidade de planilhas com a capacidade de análise de dados do Python.