Awesome-RAG-Evaluation

一张图看懂 RAG 系统该怎么评测

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 🍴 复刻 21 🐛 待处理 5 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 200
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,论文配套资源

项目预览

Awesome-RAG-Evaluation 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YHPeter
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,论文配套资源
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TeX
GitHub 星标★ 200
上线时间2024-03-07 00:00:00
代码更新2026-10-25
仓库体积3.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

Awesome-RAG-Evaluation 是论文《Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey》的官方仓库,系统梳理了检索增强生成(RAG)系统的评测方法。项目围绕 RAG 的两个核心环节——检索与生成,归纳了评测目标、数据集、指标与框架,帮助研究者和工程师判断一个 RAG 系统在召回质量、答案忠实度、相关性、上下文利用等方面表现如何。仓库以综述性内容为主,包含论文配套的分类体系与参考文献列表,可作为选型评测方案、设计实验和撰写论文时的索引。它本身不是可运行的评测工具,而是知识地图:先告诉你有哪些评测维度与常用基准,再指向具体方法与资源,适合在搭建 RAG 评测流水线前做整体规划。

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 2026-11-08 · 当前星标 ★ 200

核心亮点

  • 按检索与生成两阶段组织评测维度,结构清晰,便于快速定位所需指标
  • 汇总了常用数据集、评测框架与代表性论文,省去零散检索文献的时间
  • 作为综述配套仓库,分类体系有论文支撑,适合作为团队评测方案的设计参考

不足之处

  • 以文献索引和分类为主,不提供可直接运行的评测代码或脚本
  • 内容更新依赖论文与社区维护,新方法与新基准的覆盖可能滞后

适用场景

  • 团队搭建 RAG 应用前,规划评测指标与基准数据集
  • 研究人员撰写 RAG 评测相关论文时做文献梳理
  • 向非技术成员解释 RAG 系统质量由哪些维度构成

替代项目

RAGAS、TruLens、ARES

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