Kareem-Rashed/rubric-eval
🏗️ ФреймворкKareem-Rashed
Локальный независимый фреймворк для тщательного тестирования и оценки LLM и AI-агентов.
Rubric-eval представляет собой специализированный набор инструментов для тестирования в жизненном цикле разработки AI, фокусируясь на необходимости локальной и воспроизводимой оценки. В отличие от облачных «черных ящиков», этот фреймворк дает разработчикам полный контроль над средой тестирования, что критически важно для конфиденциальных приложений и итеративной настройки моделей. Он поддерживает различных провайдеров LLM, включая Anthropic и OpenAI, и спроектирован для работы в связке с LangChain, что делает его гибким решением для RAG-конвейеров и рабочих процессов автономных агентов. Фреймворк использует структуры в стиле pytest, позволяя писать понятные модульные тест-кейсы для проверки поведения агентов по заданным критериям. Автоматизация оценки помогает выявлять регрессии, улучшать промпт-инжиниринг и проводить количественное сравнение версий моделей.
💡Основное
- ├─Локальный фреймворк для оценки
- ├─Интеграция с LangChain и pytest
- └─Поддержка моделей Anthropic и OpenAI
🎯Для
- ├─AI-инженеры
- └─Разработчики LLM-приложений