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RAGElo是一个工具集，使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易，评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案，计算不同设置的排名，提供了一个良好的概览，了解哪些设置有效，哪些无效。

使用场景

• 使用RAGElo评估不同RAG管道对问答任务的影响
• 利用RAGElo进行LLM代理的批量评估，以优化问答系统
• 将RAGElo集成到生产流程中，自动评估和选择最佳的LLM代理

产品特色

• 使用Elo评级系统评估RAG增强的LLM代理
• 支持Python库和独立CLI应用程序两种使用方式
• 提供自定义提示和元数据注入功能，以增强评估过程
• 支持批量评估，允许同时评估多个响应
• CLI模式下，期望输入文件为CSV格式，简化数据输入
• 提供工具组件，如检索评估器、答案注释器和代理排名器
• 支持Python 3.8，适应最新的编程环境

用户群体

RAGElo主要面向需要评估和选择最优RAG-based LLM代理的开发者和研究人员。它特别适合于那些在生产环境中需要快速原型设计和整合生成性LLMs，同时面临评估挑战的用户。

使用教程

1. 安装RAGElo：使用pip命令安装RAGElo库或CLI应用程序。
2. 导入RAGElo：在Python代码中导入RAGElo模块。
3. 初始化评估器：根据需要选择适当的评估器并进行初始化。
4. 进行评估：使用evaluate或batch_evaluate方法对单个或多个响应进行评估。
5. 自定义提示：根据评估需求，编写自定义提示并注入元数据。
6. 分析结果：查看评估结果，根据排名选择最优的LLM代理。
7. 批量处理：如果需要评估大量数据，使用CLI模式并准备相应的CSV文件。