evaluating-rag
О программе
Этот навык помогает разработчикам оценивать RAG-системы с использованием метрик, таких как hit rate и MRR, для проверки качества извлечения и сравнения стратегий. Он применяется для создания наборов данных для оценки, A/B-тестирования эмбеддингов или ретриверов, а также измерения производительности в рабочей среде. Инструмент ориентирован на практические подходы к тестированию для проверки улучшений и оптимизации извлечения.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/evaluating-ragСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill evaluating-rag?
evaluating-rag — это Claude Skill от mattnigh. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с evaluating-rag, без дополнительных запросов.
Как установить evaluating-rag?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте evaluating-rag в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится evaluating-rag?
evaluating-rag относится к категории Мета.
Можно ли использовать evaluating-rag бесплатно?
Да. evaluating-rag размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
