GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Évaluer la qualité d'un RAG sur fichiers v1.0.0
Utilisez cette ressource pour mesurer la qualité des réponses d'un RAG à partir d'un corpus de fichiers
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install rag-quality-benchmark-evalSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent vous guide pour préparer le dossier corpus/ et le fichier train.json, lancer le script d'évaluation RAGAS et lire les résultats JSON. Il repère aussi les causes d'erreur : réponses HTTP ou flux en échec, contextes vides, collection incohérente, erreur du juge.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : méthode et règles d'évaluation
- references/evaluate-rag-cli.md : options du script d'évaluation
- references/result-analysis.md : lecture des résultats
Pour qui
- Vous comparez deux réglages de récupération sur la qualité des réponses
- Le score RAGAS chute et vous cherchez la cause
Pas pour qui
Étiquettes
- rag
- évaluation
- ragas
- benchmark
- corpus
À propos
Vous dites
« Évalue la qualité de mon RAG sur le corpus de ce dossier avec RAGAS. »
Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de mesurer la qualité des réponses d'un RAG à partir d'un corpus de fichiers
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md2,9 Ko
- eval/h100.json2,9 Ko
- eval/nvidia_hosted.json1,9 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/benchmark-execution.md8,3 Ko
- references/dataset-and-conversion.md8,3 Ko
- references/evaluate-rag-cli.md4,3 Ko
- references/result-analysis.md2,9 Ko
- skill-card.md2,7 Ko
- SKILL.md9,3 Ko
- skill.oms.sig5,7 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/rag-eval
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« rag-eval » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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