EvalForge

给 AI 评测加回归门禁,指标一降 CI 就拦。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🐛 待处理 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 193
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无在线服务

项目预览

EvalForge 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队jsdhwfmax
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-evaluation,github-actions,junit,llm-evaluation,mlops,python,quality-gates,rag,sarif,testing
GitHub 星标★ 193
上线时间2026-08-24 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积379 KB
本站数据更新2026-11-04
维护状态较活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数1

项目介绍

EvalForge 是一个面向 AI/LLM 应用的评测与质量门禁工具,用 Python 编写。它解决的核心问题是:团队在 CI 中评测模型或 RAG 系统时,评测结果往往依赖特定框架、难以对比、也无法自动阻断回归。EvalForge 把评测结果抽象为「评测器中立」的证据格式,不绑定某个评测库,任何评测器产出的结果都能统一收集。它提供基线回归门禁,把当前结果与历史基线比较,一旦指标下降就按阈值让 CI 失败,防止悄悄退化。输出支持 JSON、JUnit 和 SARIF 三种格式,JUnit 可直接接入常见 CI 测试报告,SARIF 能被 GitHub Code Scanning 等安全/质量平台消费,把评测失败像代码缺陷一样展示。整体定位是 MLOps 流水线里的评测证据层与质量闸门,适合需要把 LLM 评测纳入 GitHub Actions 等持续集成流程的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 193

核心亮点

  • 评测器中立,不绑定 LangSmith、Ragas 等具体框架,已有评测结果可统一接入
  • 基线回归门禁可配置阈值,指标退化直接让 CI 失败,防止悄悄变差
  • 同时输出 JSON、JUnit、SARIF,能接入 GitHub Code Scanning 和常见 CI 报告面板

不足之处

  • 项目较早期,星标仅 188,生态集成和长期维护稳定性待观察
  • 自身不提供评测数据集或评测算法,需配合外部评测器使用

适用场景

  • 在 GitHub Actions 中为 LLM 应用跑评测并阻断指标回归
  • RAG 系统迭代时对比新旧版本回答质量,生成 SARIF 报告到代码扫描
  • 把已有评测框架的输出统一成 JUnit,接入现有 CI 测试报告

替代项目

promptfoo、DeepEval、Ragas

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