📚 核心概念

• Experimentation（实验）

学习如何用实验系统化地评测你的 AI 应用。

跟踪改动、衡量改进，并比较应用不同版本的结果。

• Datasets（数据集）

理解如何创建、管理和使用评测数据集。

了解数据集结构、存储后端，以及维护测试数据的最佳实践。

• : Ragas Metrics（Ragas 指标）

使用我们的可用指标库，或创建贴合你场景的自定义指标。

用于评测 RAG、Agentic workflows（智能体工作流） 以及更多… 的指标。

• Test Data Generation（测试数据生成）

为全面测试生成高质量数据集。

用于合成数据以测试 RAG、Agentic workflows（智能体工作流） 的算法