llm-evals-and-retrieval-quality

SKILLFlusso di lavorocommunity
v0.0.0jpoindexterUnknownAggiornato 2 mesi faFonte →

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

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2 mesi faUltimo aggiornamento
Skill
Autorejpoindexter
Versione0.0.0
LicenzaUnknown
CategoriaFlusso di lavoro
Formatiskill.md
PromptNon pubblicato
Compatibilità
Claude✓ Supportato
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Descrizione

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.

Parole chiave
skillclaude

Nessuna copertura delle dipendenze

Questa voce non pubblica alcun pacchetto npm, quindi Forge non ha un albero delle dipendenze per essa. È una lacuna di copertura, non l'affermazione che non abbia dipendenze.

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