RAGAS：RAG系统评估框架

RAGAS（Retrieval Augmented Generation Assessment）是一个开源Python框架，专为生产RAG管道设计，通过四个核心指标精准区分检索失败与生成失败，帮助团队定位问题并系统优化。

- Faithfulness（忠实度）：检测LLM是否基于检索上下文生成答案，用于捕获幻觉。
- Answer Relevancy（答案相关性）：评估答案是否真正回应用户问题。
- Context Precision（上下文精确度）：衡量检索到的文本块是否相关且排序合理。
- Context Recall（上下文召回率）：检查检索是否覆盖回答所需的所有信息。

多数指标无需人工标注，使用LLM作为裁判。支持自动生成合成测试数据，可像单元测试一样集成到CI/CD管道中，每次修改提示、嵌入模型或知识库后自动运行评估。

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