FiddleCube：为测试 RAG 生成理想的问答

FiddleCube 是一个能够生成理想问答数据集的工具，用于测试、评估和训练大型语言模型。它可以根据向量嵌入生成涵盖各种问题类型（包括复杂推理、安全校准等）的问题，并确保答案的准确性和相关性。FiddleCube 还能够自动更新数据集以匹配最新的 RAG 上下文，适用于不断更新的应用程序。