evalvault 1.79.0

RAG evaluation system using Ragas with Phoenix/Langfuse tracing

EvalVault

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 대상으로 평가(Eval) → 분석(Analysis) → 추적(Tracing) → 개선 루프를 하나의 워크플로로 묶는 CLI + Web UI 플랫폼입니다.

English version? See README.en.md.

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Quickstart (CLI)

uv sync --extra dev
cp .env.example .env

uv run evalvault run --mode simple tests/fixtures/e2e/insurance_qa_korean.json \
  --metrics faithfulness,answer_relevancy \
  --profile dev \
  --auto-analyze

Tip: 기본 저장소는 Postgres+pgvector입니다. SQLite를 쓰려면 --db 또는 DB_BACKEND=sqlite + EVALVAULT_DB_PATH를 지정하세요.

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핵심 기능

• End-to-End 평가 루프: Eval → Analysis → Tracing → Improvement를 한 흐름으로 실행
• Dataset 중심 운영: 합격 기준(threshold)을 데이터셋에 유지
• Artifacts-first: 보고서뿐 아니라 모듈별 원본 결과를 구조화 저장
• 옵션형 Observability: Phoenix/Langfuse/MLflow는 필요할 때만 활성화
• CLI + Web UI: 동일 run_id 기반으로 히스토리/비교/리포트 통합
• 회귀 게이트(CI/CD): evalvault regress / ci-gate가 baseline 대비 통계적 회귀를 감지하고, 안정 스키마의 JSON 아티팩트 + exit code로 CI에 통합 (평가 게이트 verdict는 passed/failed까지만 — 릴리스 promote/rollback은 emit하지 않음)

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문서 허브

• 문서 인덱스: docs/INDEX.md
• 핸드북(교과서형): docs/handbook/INDEX.md
• 외부 요약본: docs/handbook/EXTERNAL.md
• 운영 가이드(로컬/도커/관측/런북): docs/handbook/CHAPTERS/04_operations.md
• 워크플로(실행/분석/비교/회귀): docs/handbook/CHAPTERS/03_workflows.md
• 품질/테스트/CI: docs/handbook/CHAPTERS/06_quality_and_testing.md
• 아키텍처: docs/handbook/CHAPTERS/01_architecture.md
• 오프라인/폐쇄망(Docker/모델 캐시): docs/guides/OFFLINE_DOCKER.md, docs/guides/OFFLINE_MODELS.md
• 어댑터 계약(외부 도구 통합): docs/adapter-contract.md · 머신-리더블 상태 .ai-tool-suite/project-state.json · 변경 narrative docs/development-journal.md
• 회귀 게이트 픽스처 예제(폐쇄망): tests/fixtures/e2e/regression_gate/ (pass/fail/incomplete-provenance)

참고(호환성): docs/guides/USER_GUIDE.md, docs/guides/DEV_GUIDE.md 등 일부 문서는 과거 링크 호환을 위한 deprecated 스텁이며, 최신 내용은 handbook을 따릅니다.

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Web UI

# API
uv run evalvault serve-api --reload

# Frontend
cd frontend
npm install
npm run dev

브라우저에서 http://localhost:5173 접속 후, Evaluation Studio에서 실행/히스토리/리포트를 확인합니다.

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오프라인/폐쇄망

• Docker 이미지 번들: docs/guides/OFFLINE_DOCKER.md
• NLP 모델 캐시 번들: docs/guides/OFFLINE_MODELS.md

LLM 모델은 폐쇄망 내부 인프라가 관리하며, EvalVault는 분석용 NLP 모델 캐시만 번들에 포함합니다.

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기여

uv run ruff check src/ tests/
uv run ruff format src/ tests/
uv run pytest tests -v

• 기여 가이드: CONTRIBUTING.md
• 개발/테스트 루틴: AGENTS.md, docs/handbook/CHAPTERS/06_quality_and_testing.md

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License

EvalVault is licensed under the Apache 2.0 license.