EnterpriseRAG-Bench

用真实企业文档评测你的RAG系统，告别通用测试集偏差

EnterpriseRAG-Bench 是一个专为企业内部文档场景设计的 RAG（检索增强生成）评测基准与数据集。它解决的核心问题是：通用 RAG 评测集（如自然问题、常识问答）无法反映企业知识库的复杂结构、专业术语和权限隔离等真实挑战。该基准提供了一套涵盖多类型企业文档（如技术手册、内部报告、会议纪要）的高质量数据集，并定义了针对企业场景的评测指标，如答案忠实度、引用准确性、检索命中率等，帮助开发者客观评估和对比不同 RAG 系统在企业内部知识检索上的表现。其核心能力包括：标准化的评测流程、多样化的任务设计（如问答、摘要、事实验证）、以及可复现的评估脚本，旨在推动 RAG 技术在企业落地中的优化与选型。

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GitHub 星标 ★ 566

维护状态较活跃

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定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队onyx-dot-app

所属国家

官网地址https://www.onyx.app

GitHubhttps://github.com/onyx-dot-app/EnterpriseRAG-Bench

定价模式free

价格说明开源数据集与基准测试工具，MIT许可证，完全免费使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言

技术栈/模型benchmark,dataset,enterprise,enterprise-search,evaluation,generative-ai,information-retrieval,knowledge-base,large-language-models,llm,llm-evaluation,python,question-answering,rag,rag-evaluation,retrieval-augmented-generation,semantic-search,synthetic-data,synthetic-data-generation

GitHub 星标★ 566

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-19 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

数据集源自真实企业文档，贴近内部知识检索的复杂性和专业术语
提供多维度评测指标（忠实度、引用、检索），覆盖RAG关键环节
评测流程标准化，便于横向对比不同RAG方案

不足之处

数据集规模可能有限，覆盖行业和文档类型尚待扩展
文档/社区待观察，工具链和文档完善度需时间验证

适用场景

企业知识库问答系统开发前的基准测试
RAG技术选型时对比不同检索与生成方案
内部文档检索效果优化时的回归测试

替代项目

BEIR、MTEB、KILT

项目介绍

EnterpriseRAG-Bench 是评测安全领域的开源项目，由 onyx-dot-app 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 566。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源数据集与基准测试工具，MIT许可证，完全免费使用。

它主要面向的使用场景是：企业知识库问答系统开发前的基准测试。同类可对比的替代方案包括 BEIR、MTEB、KILT。

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