Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-08 18:54 UTC

vibrantlabsai / ragas

Supercharge Your LLM Application Evaluations 🚀

Python · Jupyter NotebookApache-2.0★ 15.188 Sterne⑂ 1.606 Forksseit Mai 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugPluginBibliothekwie das ermittelt wird

vibrantlabsai/ragas erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (95/100) ab, am schwächsten bei Security (54/100). Zuletzt vor 165 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

89
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Vibrant LabsOrganisation
342 Follower17 öffentliche Reposseit Jan. 2023

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIragas0.4.31.614.23988vor 207 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

59Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9.9/36Push-Aktualitätletzter Push vor 165 Tagen
18/36Commit-Rhythmus26/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen294 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year294
human_commit_share1
days_since_last_push165
active_weeks_last_year26
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus89 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualitätletztes Release vor 207 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 13,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count89
latest_release_tagv0.4.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release207
mean_days_between_releases13,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

95Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars15.188 Stars
25/25Forks1.606 Forks
9.6/15Watcher54 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.606
stars15.188
watchers54
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.614.239 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesragas
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.614.239
unverified_packages_excluded
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

73Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.2/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 28 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden100 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled100
top_contributor_share0,279
Wie die Bewertung erfolgt
30.7/42Issue-Lösungsquote73 % der Issues geschlossen
24/30PR-Annahme1.122/1.402 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance0/34 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.122
open_issues358
closed_issues971
prs_merged_7d0
prs_decided_7d30
prs_merged_30d0
prs_decided_30d34
issue_closed_ratio0,731
closed_unmerged_prs280
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d34
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
18.2/25Reichweite des Inhabers342 Follower von vibrantlabsai
16.3/25Kontohistorie17 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers342
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginvibrantlabsai
public_repos17
account_age_days1.303
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 207 Tagen
20/20Versionshistorie88 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesragas
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish207

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://docs.ragas.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics3 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsllm, llmops, evaluation
has_wikinein
homepagehttps://docs.ragas.io
docs_sitehttps://docs.ragas.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

54Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.2/2.5CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-ReviewFound 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
5.2/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
26.6/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories1 betroffen: diskcache 5.6.3 (moderate)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
37.2/40Keine offenen Advisories1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 177 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages89
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:ragas@0.4.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 89 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen.cursor/rules/docs-diataxis-guidelines.mdc, .cursor/rules/docs-structure.mdc, .cursor/rules/project-structure.mdc, .cursor/rules/update-guide.mdc, .cursor/rules/use-uv-cli.mdc, CLAUDE.md, docs/concepts/metrics/available_metrics/agents.md, docs/concepts/test_data_generation/agents.md, docs/howtos/integrations/gemini.md, docs/tutorials/agent.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_files.cursor/rules/docs-diataxis-guidelines.mdc, .cursor/rules/docs-structure.mdc, .cursor/rules/project-structure.mdc, .cursor/rules/update-guide.mdc, .cursor/rules/use-uv-cli.mdc, CLAUDE.md, docs/concepts/metrics/available_metrics/agents.md, docs/concepts/test_data_generation/agents.md, docs/howtos/integrations/gemini.md, docs/tutorials/agent.md
agent_instruction_max_bytes24.135
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungsrc/ragas/py.typed
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile
2/10Belegte Agentenpraxis1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/ragas/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (src/ragas/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/392 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes51.892
source_files_sampled392
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

15.188GitHub-Sterne
100Mitwirkende
294Commits, letzte 12 Monate
165Tage seit letztem Push
89Releases
2Bus-Faktor
358offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.606 ⇿
0Sterne
1.606Forks
44Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

5007501.0001.2501.5001.7501.606142024-092025-082026-08
Major 0Minor 3Patch 32

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-08 18:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
7Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 19
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.21.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIdatasets>=4.0.0pyproject.toml
PyPItiktokenpyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPInest-asynciopyproject.toml
PyPIappdirspyproject.toml
PyPIdiskcache>=5.6.3pyproject.toml
PyPItyperpyproject.toml
PyPIrichpyproject.toml
PyPIopenai>=1.0.0pyproject.toml
PyPItqdmpyproject.toml
PyPIinstructorpyproject.toml
PyPIpillow>=10.4.0pyproject.toml
PyPInetworkxpyproject.toml
PyPIscikit-networkpyproject.toml
PyPIlangchainpyproject.toml
PyPIlangchain-corepyproject.toml
PyPIlangchain-communitypyproject.toml
PyPIlangchain_openaipyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 25

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 6 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIappdirsdirekt
PyPIdatasetsdirekt
PyPIdiskcachedirekt
PyPIinstructordirekt
PyPIlangchaindirekt
PyPIlangchain-communitydirekt
PyPIlangchain-coredirekt
PyPIlangchain-openaidirekt
PyPInest-asynciodirekt
PyPInetworkxdirekt
PyPInumpydirekt
PyPIopenaidirekt
PyPIpillowdirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIrichdirekt
PyPIscikit-networkdirekt
PyPItiktokendirekt
PyPItqdmdirekt
PyPItyperdirekt
PyPIlangchain-text-splittersindirekt
PyPImlflowindirekt
PyPIpandasindirekt
PyPIpython-dotenvindirekt
PyPIragasindirekt
PyPIrank-bm25indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:ragas@0.4.3 zieht 89 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
diskcache5.6.3direktmittel2

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.