【智能超算大赛】做了一个RAG自动化评测神器“灵鉴RAGEval”
正在参加由与联合举办的。向大家介绍我的参赛作品——，一个开箱即用的RAG系统自动化评估工具。RAG（检索增强生成）技术无疑是当下大模型领域最火热的应用范式，但如何科学、高效地评估一个RAG系统的好坏，却成了一个普遍的痛点。正是为了解决这个问题而生。如果我的项目能给您带来一点启发或帮助，
作品部署地址
正在参加由 OpenI启智社区 与 国家超算互联网平台 联合举办的 “智能超算”创新应用挑战赛。向大家介绍我的参赛作品——“灵鉴 RAGEval”，一个开箱即用的RAG系统自动化评估工具。
RAG（检索增强生成）技术无疑是当下大模型领域最火热的应用范式，但如何科学、高效地评估一个RAG系统的好坏，却成了一个普遍的痛点。“灵鉴 RAGEval” 正是为了解决这个问题而生。
如果我的项目能给您带来一点启发或帮助，恳请您访问我的作品页面
依托“国家超算互联网平台”
整个开发和部署流程完全依托于大赛提供的国家超算互联网平台，体验非常流畅：
- 环境搭建：首先，在平台的 Notebook服务 中创建了一个容器实例，并选择的国产异构加速卡AI（DCU） 作为计算资源。
- 服务部署：项目后端采用
FastAPI框架。利用平台强大的自定义服务能力，轻松地将后端应用端口转发，生成一个公网可以访问的API地址。 - 应用发布：最后一步，也是最关键的一步，我将项目的前端页面与后端API打包，作为一个完整的应用发布到平台的 AI社区。平台会自动为应用构建服务并生成一个唯一的URL，让所有人都能方便地访问和体验。
灵鉴 RAGEval：在解决什么问题？
随着RAG应用的爆发，我们发现开发者普遍面临以下难题：
- 评测数据难获取：高质量的问答对（QA Pair）是评测的基础，但制作成本高昂。
- 评测维度不清晰：应该从哪些方面评估RAG？准确性、相关性、还是响应速度？
- 评测过程繁琐：手动测试耗时耗力，且主观性强，难以量化对比。
灵鉴（RAGEval） 就是一款专业的RAG系统评测工具，它为AI应用开发者提供从数据准备、自动评测到报告生成的全流程解决方案，让RAG评测变得简单、高效、标准化。
核心功能一览
1. 🤖 AI智能评测数据生成
告别手动制作数据集的烦恼！只需上传你的知识库文档，RAGEval就能自动解析，并并行调用大模型，批量生成高质量的问答对，为评测打下坚实基础。
（功能演示：支持多种数据格式导入和批量生成）
2. 📊 全方位RAG系统精度评测
我们从多个维度对RAG系统的回答质量进行评估，包括准确性、相关性、完整性等。借助大模型的理解能力，RAGEval可以实现AI自动化评分和深度分析，并支持多个RAG系统进行横向对比。
（功能演示：多维度精度评测结果一目了然）
3. ⚡ 精细化RAG系统性能评测
性能是衡量RAG系统好坏的关键。RAGEval提供精细化的性能测试，包括并发测试、响应延迟
、首Token时间、吞吐量（Token/s） 等关键指标，助你全面掌握系统的性能表现。
（功能演示：详细的性能指标分析）
系统架构与技术栈
系统架构和技术栈。
系统架构图：
技术栈：
- 前端:
React 18+TypeScript+Ant Design+TailwindCSS - 后端:
FastAPI+Python 3.9++SQLAlchemy - 部署:
Docker+Docker Compose+Caddy+PostgreSQL
激动人心的体验环节与拉票时间！
百闻不如一见！欢迎大家亲自体验“灵鉴RAGEval”的魅力。
🚀 作品部署地址
您也可以访问我的备用演示站，并使用测试账号登录体验：
🌐 备用测试网址：https://rag-eval.chongwenz.cn
👤 测试账号：
t1@rag.com/1
🙏 请为我投上宝贵的一票！
如果觉得我的项目“灵鉴RAGEval”对您有帮助，或者您认可这个方向的价值，恳请您抽出宝贵的几分钟时间，访问上方的作品部署地址，在页面为我点亮星星或投上一票！
标签
#RAG #AIGC #大语言模型 #智能超算 #LLM #评测 #FastAPI #React #人工智能
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
9
0- 0
已为社区贡献4条内容
所有评论(0)