工具概覽
Enterprise RAG Evaluation Engine 是一套端到端、企業級的檢索增強生成（RAG）架構，使用 Python、稠密向量嵌入、語義分塊、FastAPI 模型服務和自動化的 RAG Triad 評估流水線構建。系統攝取 PDF、MD 和 TXT 格式的文件，用遞迴字元分割器切分，進行嵌入，並存入 FAISS 向量索引。使用者查詢會經過相似度搜索、上下文格式化，以及與 LLM 配合的 RAG 鏈處理，生成帶引用的有依據回覆。自動化評估流水線評估忠實度、答案相關性和上下文精確度，並生成綜合質量報告。專案通過 FastAPI 提供生產級 REST API，用於批次攝取、查詢服務、健康檢查和即時診斷，還提供用於終端檢查的互動式 CLI 和豐富的視覺化工具。它已容器化並支援 CI/CD，具備多階段容器構建和 GitHub Actions 工作流測試。倉庫還提供基準表，顯示所達到的忠實度（0.94）、答案相關性（0.91）、上下文精確度（0.88）和檢索延遲（14 ms）。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 團隊用該系統為 RAG 應用攝取 PDF、MD 和 TXT 格式的文件。
- 開發者用 FastAPI 後端提供批次攝取和查詢服務端點。
- 工程師用自動化的 RAG Triad 評估來評估生成回覆的忠實度、答案相關性和上下文精確度。
- 團隊用互動式 CLI 和豐富的視覺化工具進行快速測試和作品集演示。
- 組織用 Docker 和 CI/CD 整合實現容器化部署和自動化測試。
- 使用者用 pytest 執行完整的單元和整合測試套件來驗證系統。
功能特色
使用稠密向量檢索資訊
按語義切分內容
通過 FastAPI 提供 RAG 服務
自動評估回答是否忠於依據
衡量回答與問題的相關性
檢查檢索上下文的精確度
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