tonic_validate

LLM和RAG评估框架

Tonic Validate LLM评估数据安全 RAG系统性能监测 Github 开源项目

Tonic Validate是一个开源的高性能LLM输出和RAG评估框架，通过多种度量方法评估输出的精度和稳定性。它还集成了可视化UI，便于结果追踪与监控，并提供了Tonic Textual工具，以支持RAG系统的数据处理和性能提升。

文档

OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架多任务性能测试解决方案

AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估

OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架，支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置，可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建，提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成，是一个全面的语言模型评估工具。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

promptfoo - 本地LLM应用测试与评估工具

GithubLLM应用promptfoo基准测试开源项目测试驱动开发自动化红队

提供专业工具集，专为本地测试、评估及红队操作LLM应用设计。支持多种模型和API，确保应用安全可靠，提升评估效率并自动评分输出。适用于CLI、库和CI/CD环境，支持OpenAI、Anthropic等API，完全开源且本地运行，保障数据隐私。

langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化

AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试

LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化

AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析

Confident AI作为开源大语言模型评估平台，提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试，并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程，提高投资回报率，加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具，以更高效地将LLM应用部署到生产环境。

data-validation - 用于机器学习数据验证和探索的高扩展性工具库

GithubTensorFlow开源项目数据分析数据探索数据验证机器学习

TensorFlow Data Validation (TFDV) 是一个高度可扩展的机器学习数据验证和探索库。它与TensorFlow和TFX生态系统无缝集成,提供数据统计计算、分布可视化、自动模式生成和异常检测等功能。TFDV能够帮助开发者有效识别数据问题,保障数据质量,从而提升机器学习模型的可靠性和性能。

CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架

CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估

CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

Qualitis - 多数据源质量管理平台支持高性能验证和监控

GithubQualitis任务调度开源项目报告生成数据质量管理模型构建

Qualitis是一个数据质量管理平台，支持多种数据源的质量验证和管理。该平台基于Spring Boot开发，利用Linkis提交质量模型任务，实现数据质量模型的构建、执行和验证。Qualitis具备企业级特性，包括资源隔离、管理和访问控制，适用于高并发和高可用性场景。平台支持单表、多表和自定义模型，并提供多种预设验证模板，简化了数据质量模型的定义过程。

langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目

GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM

该项目提供了一个完整的解决方案，用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型，集成了Ollama、LangServe等工具，便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法，为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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