llm-evals-and-retrieval-quality

SKILLWorkflowCommunity
v0.0.0jpoindexterUnknownAktualisiert vor 2 Mon.Quelle →

Reference-grade guide to evaluating LLM and RAG systems — golden/regression/adversarial eval sets, LLM-as-judge and its biases, retrieval metrics (recall@k, MRR, nDCG), grounding/faithfulness/attribution, RAGAS-style scoring, eval-set construction from production traces, and the CI gates that stop s

Community-submitted skill. Not yet reviewed by the Forge team. Full prompt content may not be available.Request review →
1Repo-Sterne
1Clients
1Formate
vor 2 Mon.Letzte Aktualisierung
Skill
Autorjpoindexter
Version0.0.0
LizenzUnknown
KategorieWorkflow
Formateskill.md
PromptNicht veröffentlicht
Kompatibilität
Claude✓ Unterstützt
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Über

Reference-grade guide to evaluating LLM and RAG systems — golden/regression/adversarial eval sets, LLM-as-judge and its biases, retrieval metrics (recall@k, MRR, nDCG), grounding/faithfulness/attribution, RAGAS-style scoring, eval-set construction from production traces, and the CI gates that stop silent regressions.

Schlagwörter
skillclaude

Keine Abdeckung der Abhängigkeiten

Dieser Eintrag veröffentlicht kein npm-Paket, daher hat Forge keinen Abhängigkeitsbaum dafür. Das ist eine Lücke in der Abdeckung — keine Aussage, dass er keine Abhängigkeiten hat.

Themen

Verwandtes in search & retrieval