ragas は何をしますか？
自律型マルチソースエージェント内で直接Retrieval Augmented Generationパイプラインを評価するためのフレームワーク。
概要
RAGASは、RAG（Retrieval Augmented Generation）パイプラインの評価を専門に行うフレームワークです。このスキルを使用すると、AIエージェントが自律的にRAGシステムのパフォーマンスを評価し、改善できます。
主な機能
- コンテキスト関連性: 取得されたコンテキストがクエリにどの程度関連しているかを測定
- 回答の忠実性: 生成された回答が取得されたコンテキストにどの程度忠実かを評価
- 回答の関連性: 生成された回答が元のクエリにどの程度関連しているかを評価
使用方法
- エージェント内でRAGASを初期化
- 評価パイプラインを定義
- テストデータセットを生成または読み込み
- 評価を実行してレポートを生成
サポート対象プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のAI Agent フレームワーク
詳細情報
詳細なドキュメントについては、RAGAS公式ドキュメントを参照してください。