Ragas
Bibliothèque Python, sous licence Apache 2.0, pour évaluer des applications à base de modèles et d'abord des RAG. Elle calcule des mesures notées par un modèle juge ou classiques : fidélité de la réponse au contexte, pertinence de la réponse, précision et rappel du contexte (le rappel demande une réponse de référence par cas), exactitude factuelle, sensibilité au bruit, plus des mesures pour agents et SQL. Elle sait aussi générer un jeu de test à partir de tes documents. Le dépôt a changé d'organisation sur GitHub (explodinggradients devenu vibrantlabsai, Vibrant Labs). Dernière version publiée : 0.4.3, le 13 janvier 2026 ; aucune contribution fusionnée depuis le 24 février 2026, alors que 271 demandes restent ouvertes au 12 novembre.
Pour qui
- Savoir si une mauvaise réponse de RAG vient de la recherche ou de la génération
- Générer un premier jeu de questions de test à partir de tes propres documents