{
  "schemaVersion": "1.0",
  "updates": [],
  "companyNews": [],
  "id": "b703",
  "language": "ko",
  "name": "Ragas",
  "originalName": "Ragas",
  "library": "tools",
  "category": "모델 개발",
  "categoryKey": "模型开发",
  "categoryKeys": [
    "模型开发"
  ],
  "categories": [
    "모델 개발"
  ],
  "entryPoints": [],
  "summary": "기존 지표·모델 채점으로 RAG·LLM 앱을 평가하고 자료·운영 데이터에서 시험 예제를 만듭니다.",
  "introduction": "Ragas는 LLM 앱 지표·시험 생성·피드백을 제공합니다. 입력·응답·문맥을 예제로 구성해 기존 방식·모델로 채점하고 RAG 등을 비교합니다. 자료·운영 데이터로 상황별 예제를 만들 수 있습니다. 평가 모델·지침·표본 분포가 점수에 영향을 주므로 절대 인증보다 지속 비교에 활용합니다.",
  "capabilities": [],
  "company": {
    "name": "VibrantLabs",
    "originalName": "VibrantLabs"
  },
  "officialUrl": "https://docs.ragas.io/en/stable/",
  "profileUpdatedOn": "2026-10-22",
  "sources": [
    {
      "kind": "product",
      "url": "https://docs.ragas.io/en/stable/"
    }
  ],
  "news": [],
  "links": {
    "interactive": "products/ragas--b703.html",
    "reading": "read/ko/products/ragas--b703.html",
    "markdown": "read/ko/products/ragas--b703.md",
    "json": "read/ko/products/ragas--b703.json"
  }
}