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

checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架

CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试

CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。

rag-demystified - 探讨检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本

EvaDBGithubHaystackLLMsLlamaIndexRAG pipelines开源项目

本项目深入探讨了检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架，了解如何构建和优化RAG管道，并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理，帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。

GoMate - 高度可配置的模块化RAG框架，实现可靠输入与可信输出

GithubGoMateRAG框架可配置开源项目检索问答模块化

GoMate是一个开源的模块化RAG框架，支持多种文件格式解析和灵活的检索功能。其核心设计理念强调可配置性和模块化，使开发者能够根据具体需求定制RAG应用。该框架集成了文档解析、向量检索、重排序和大模型问答等功能，适用于各种检索问答场景。

evalplus - 提升大语言模型代码生成评估的框架

EvalPlusGithubHumanEval+LLM评估MBPP+代码生成开源项目

EvalPlus是一个开源框架,旨在严格评估大语言模型的代码生成能力。它包含HumanEval+和MBPP+两个增强数据集,测试用例数量大幅提升。该框架提供精确评估、代码严谨性检验、LLM生成样本等功能,可显著加速相关研究。EvalPlus支持代码生成、后处理和评估全流程,在GitHub开源并提供Docker镜像,便于研究人员使用。

EvalsOne - 全面高效的生成式AI应用评估工具

AI工具AI应用优化EvalsOneGenAILLM评估模型集成

EvalsOne是一个面向生成式AI应用的综合评估平台。它集成了多样化的评估工具，支持LLM提示词优化、RAG流程改进和AI代理性能评估。平台简化了LLMOps流程，适用于AI应用的全生命周期。EvalsOne兼容多种模型，包括主流大模型和云端部署方案。平台提供即用型评估器，并支持自定义扩展，满足各类复杂场景需求。借助EvalsOne，开发者可以轻松进行评估实验、样本准备和深度分析，从而不断优化AI驱动的产品。

R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序

GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用

Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成

RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架

GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演

RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件，RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现，在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。

autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案

APIAutoLLMFastAPIGithubLLMRAG开源项目

AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

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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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