Evaluieren Sie Ihre KI-Agenten professionell
112 veröffentlichte Scorer. Konfigurierte Evaluierung. Wiederholbare Qualitätsnachweise für Ihre Agenten.
Herkömmliche Kennzahlen wie Genauigkeit reichen für KI-Agenten nicht aus. Ein mehrdimensionaler Ansatz kann Genauigkeit, Sicherheit, Kosteneffizienz und weitere Aspekte messen. NovaEval verbindet geprüfte Datensätze mit kompatiblen Scorern, damit Teams Agenten wiederholbar evaluieren können.
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Eingebaute Kennzahlen
Die Herausforderung
Warum es schwierig ist, KI-Agenten zu bewerten
Die Evaluierung von KI-Agenten unterscheidet sich grundlegend von Tests herkömmlicher Software oder ML-Modelle. Agenten sind nichtdeterministisch, komplex und liefern häufig neuartige Ergebnisse ohne vordefinierte richtige Antwort.
Observability allein reicht nicht aus
KI-Agenten können pro Ausführung viele Schritte durchlaufen und mehr Traces und Spans erzeugen, als ein Team einzeln prüfen kann. Eine konfigurierte Evaluierung grenzt die zu prüfende Menge ein; verknüpfte Trace-Nachweise ermöglichen die Untersuchung der Vorgänge hinter einer fehlgeschlagenen Scorer-Entscheidung.
Jenseits der Genauigkeit
Herkömmliche Genauigkeitsmetriken reichen für KI-Agenten nicht aus. Eine Antwort kann außerhalb der Trainingsdaten liegen und dennoch korrekt sein. Umgekehrt kann sie technisch richtig, aber nicht hilfreich sein.
Das Halluzinationsproblem
KI-Agenten können falsche Informationen mit großer Sicherheit ausgeben. Sie benötigen spezielle Metriken, um Halluzinationen zu erkennen und zu messen, statt nur die Gesamtgenauigkeit zu betrachten.
Sicherheit und Compliance
Sie müssen sicherstellen, dass Agenten keine toxischen, voreingenommenen oder regelwidrigen Ausgaben erzeugen. Dafür sind spezialisierte Evaluierungsmetriken für Sicherheit, Bias-Erkennung und regulatorische Konformität erforderlich.
Kosten-Qualitäts-Abwägungen
Qualität und Kosten müssen im Gleichgewicht stehen. Ein teureres Modell kann bessere Ergebnisse liefern, doch die Verbesserung muss die zusätzlichen Kosten rechtfertigen. Metriken machen diesen Zielkonflikt messbar.
Evaluierung macht Observability handlungsfähig
NovaEval speichert Scorer-Ergebnisse pro Element und verknüpft abgebildete Elemente mit ihren Quell-Traces. Modellgestützte Scorer können Begründungen enthalten, und NovaPilot kann wiederkehrende Fehler zu nachweisgestützten Mustern für die Prüfung zusammenfassen.
Die NovaEval-Lösung
NovaEval: umfassende Agenten-Evaluierung
NovaEval ist die Evaluierungs-Engine von Noveum.ai für KI-Agenten. Die Bibliothek enthält 112 veröffentlichte Scorer in 15 Kategorien: 82 Premium-, 30 Free- und 76 modellgestützte Scorer sowie 36 spezielle Sprach- und Audio-Scorer. Eval-Jobs wenden nur ausgewählte kompatible Prüfungen auf konfigurierte Datensatzelemente an.
112 veröffentlichte Scorer
Wählen Sie kompatible Scorer für die für Ihren Agenten relevanten Qualitäts-, Sicherheits-, Verhaltens-, Latenz- und Audiodimensionen
Agenten-Scorer
- Tool Relevancy Scorer
- Aufgabenfortschritts-Scorer
- Zielerreichungs-Scorer
- Rolltreue-Scorer
Dialogqualität
- Kohärenz-Scorer
- Empathie-Scorer
- Nutzerzufriedenheits-Scorer
- Persona Adherence Scorer
RAG-Qualität
- Treue-Scorer
- Kontext-Relevanz-Scorer
- Antwortkorrektheits-Scorer
- Kontext-Recall-Scorer
Sicherheit und Voreingenommenheit
- Toxizitätserkennungs-Scorer
- Verzerrungserkennungs-Scorer
- PII-Erkennungs-Scorer
- Response Safety Scorer
Halluzinationserkennung
- Faktengenauigkeits-Scorer
- Behauptungsprüfungs-Scorer
- Groundedness Scorer
- Kontext-Treue-Scorer
Fortgeschrittene Qualität
- Informationsdichte-Scorer
- Klarheits- und Kohärenz-Scorer
- Technischer Genauigkeitsscorer
- Zitationsqualitäts-Scorer
112 veröffentlichte Scorer
Wählen Sie kompatible veröffentlichte Scorer für Genauigkeit, Sicherheit, RAG-Leistung, Latenz, Audio und weitere dokumentierte Evaluierungsanforderungen.
- Genauigkeitskennzahlen: Korrektheit, Ähnlichkeit, Relevanz
- Sicherheitskennzahlen: Toxizität, Verzerrung, PII-Erkennung
- RAG-Metriken: Treue, Kontexterinnerung, Geerdetheit
Wichtige Vorteile
Warum Teams sich für NovaEval entscheiden
NovaEval bietet eine umfassende Agenten-Evaluierung, die über herkömmliche Tests hinausgeht.
Breite Evaluierungsabdeckung
Messen Sie konfigurierte Kriterien für Qualität, Sicherheit, Compliance-Bezug, Kosten und Leistung, statt sich allein auf Genauigkeit zu verlassen. Ihr Team entscheidet, welche Nachweise und Schwellenwerte für den Anwendungsfall angemessen sind.
Schnellere Qualitätsprüfungen
Verwenden Sie wiederholbare Evaluierungsergebnisse als Freigabenachweis vor dem Deployment. Ihr Team verantwortet jede Freigaberegel, Implementierungsänderung und Rollout-Entscheidung.
Datengetriebene Entscheidungsfindung
Nutzen Sie Evaluierungsdaten für Entscheidungen zu Modell, Prompt, Parametern und Tools. Wechseln Sie von Annahmen zu gemessenen Nachweisen, während Freigabeentscheidungen bei Ihrem Team bleiben.
Kontinuierliche Verbesserung
Nutzen Sie ausgewählte Produktionsdaten für Evaluierungsdatensätze, erkennen Sie wiederkehrende Fehler und ergänzen Sie gezielte Testfälle, die spätere Regressionen aufdecken können.
Audit- und Prüfnachweise
Dokumentieren Sie Datensätze, konfigurierte Prüfungen, Schwellenwerte und Ergebnisse einer KI-Prüfung. Evaluierungsberichte können einen Auditprozess unterstützen, begründen allein jedoch keine rechtliche oder regulatorische Konformität.
Von Vermutungen zu Nachweisen
Verwenden Sie wiederholbare Evaluierungsergebnisse als Nachweis für Entscheidungen zur Produktionsreife. Ihr Team definiert Datensätze, Scorer, Schwellenwerte und Freigabekriterien.
Erste Schritte
Wie NovaEval funktioniert
Starten Sie die umfassende Agenten-Evaluierung in vier einfachen Schritten.
- 1
Evaluierungsdatensatz erstellen
Wählen Sie mit einem ETL-Job Traces aus und transformieren Sie sie mit einem geprüften Mapper. Führen Sie zunächst einen begrenzten Batch aus und aktivieren Sie die Echtzeitverarbeitung, sobald der Mapper stabil ist.
- 2
Scorer auswählen
Wählen Sie aus 112 veröffentlichten Scorern oder lassen Sie sich vom Scorer Recommender von NovaEval anhand von Stichproben aus Datensatzelementen kompatible Prüfungen vorschlagen.
- 3
Eval-Jobs einrichten
Verbinden Sie einen befüllten Datensatz mit kompatiblen Scorern und führen Sie dann eine ausgewählte Kohorte bei Bedarf aus oder aktivieren Sie die Verarbeitung geeigneter neuer ETL-Elemente.
- 4
Erhalten Sie detaillierte Berichte
Prüfen Sie NovaPilot-Berichte, die Probleme in evaluierten Datensatzelementen zusammenfassen und Ihrem Team nächste Schritte empfehlen.
Evaluierungs-Workflow
Der NovaEval-Workflow unterstützt sowohl einmalige Evaluierungen als auch kontinuierliches Monitoring. Eine Evaluierung läuft wie folgt ab:
- 1Ein ETL-Mapper wandelt ausgewählte Traces in Datensatzelemente um
- 2Verwenden Sie den Scorer Recommender oder wählen Sie Scorer direkt aus
- 3Ein Eval-Job bewertet die von Ihnen ausgewählte Elementkohorte
- 4NovaPilot analysiert abgeschlossene Nachweise und empfiehlt nächste Schritte
Anwendungen in der realen Welt
Wie Teams NovaEval nutzen
Erfahren Sie, wie Organisationen mit NovaEval konfigurierte Qualitätskriterien messen und Freigabenachweise sammeln.
Vorproduktions-Qualitäts-Gates
Evaluieren Sie neue Agentenversionen vor dem Deployment. Führen Sie die konfigurierte Evaluierungssuite aus, prüfen Sie deren Ergebnisse anhand teamdefinierter Schwellenwerte und verwenden Sie diese Nachweise für die Rollout-Entscheidung.
Beispiel: Ein Fintech-Unternehmen benötigt 95 % Genauigkeit und 0 % Toxizität, bevor ein Agenten-Update online geht.
Modellauswahl
Vergleichen Sie bereits erfasste Ausgaben von Kandidatenmodellen auf gleichwertigen Datensätzen, während die Scorer-Konfiguration unverändert bleibt.
Beispiel: Ein Legal-Tech-Team erfasst Ausgaben von fünf Kandidatenmodellen und bewertet jede Kohorte mit derselben Rubrik für juristisches Schlussfolgern.
Prompt-Optimierung
Erfassen Sie jede Prompt-Version separat, evaluieren Sie gleichwertige Kohorten mit derselben Scorer-Konfiguration und vergleichen Sie die Ergebnisse.
Beispiel: Ein E-Commerce-Team erfasst gleichwertige Kohorten für zwei Prompt-Versionen und vergleicht sie mit demselben Zufriedenheits-Scorer.
Regressionserkennung
Vergleichen Sie wiederholbare Evaluierungsergebnisse über Releases und Trace-Kohorten hinweg. Verwenden Sie Service-Versionsfilter und gespeicherte Scorer-Entscheidungen, um eine Änderung vor dem Rollout zu untersuchen.
Beispiel: Eine Gesundheitsplattform evaluiert eine geprüfte Pre-Release-Kohorte, findet eine Genauigkeitsregression und hält die Kandidatenversion von der Produktion fern.
Verbundener Workflow
Teil des Noveum.ai-Ökosystems
NovaEval integriert Tracing, Evaluierung und NovaPilot-Analyse in einem Prüfworkflow.
Die kontinuierliche Verbesserungsschleife
Traces erfassen das Agentenverhalten, die Evaluierung misst ausgewählte Datensatzelemente und NovaPilot überführt diese Ergebnisse in Empfehlungen. Ihr Team prüft und implementiert Änderungen und evaluiert anschließend erneut.
- 1
Trace
Verhalten erfassen
- 2
Evaluierung
Qualität messen
- 3
NovaPilot
Empfehlungen prüfen
- 4
Verbessern
Anwenden und wiederholen
Warum NovaEval heraussticht
vs. Braintrust
Braintrust ist ausschließlich auf Evaluation ausgerichtet.
NovaEval verbindet Tracing und Evaluierung mit NovaPilot-Analyseberichten.
vs. DeepEval
DeepEval ist eine Open-Source-Bibliothek, die Selbstverwaltung benötigt.
NovaEval ist eine verwaltete Plattform mit 112 veröffentlichten Scorern und konfigurierbaren Evaluierungspipelines.
vs. Individuelle Lösungen
Die Erstellung individueller Bewertungen ist zeitaufwendig und fehleranfällig.
NovaEval bietet veröffentlichte Scorer sowie rubrikbasierte benutzerdefinierte Scorer; beide benötigen weiterhin kompatible Datensatzfelder und Konfiguration.
Evaluieren Sie Ihre Agenten noch heute
Erstellen Sie einen geprüften Datensatz, wählen Sie kompatible Scorer und untersuchen Sie die resultierenden Entscheidungen und Quellnachweise.
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