112 kalibrierte LLM-as-Judge-Scorer für umfassende KI-Evaluierung

Evaluation scorers are specialized metrics that assess different aspects of AI agent behavior. They use LLM-as-Judge technology to evaluate quality dimensions like faithfulness, relevancy, safety, and more: without requiring manual labeling or expected outputs.

Noveum.ai provides 112 calibrated scorers across 15 categories, covering every dimension of AI quality including RAG evaluation, hallucination detection, bias assessment, safety compliance, and more.

No, most scorers don't require expected outputs. Our system-prompt-as-ground-truth approach evaluates agents based on their intended behavior, making evaluation much faster and easier to set up.

Yes! Noveum.ai allows you to create custom scorers tailored to your specific business needs. You can extend existing scorers or build entirely new ones using our flexible SDK.

It depends on your specific needs. For RAG systems, use our RAG scorers (Faithfulness, ContextualPrecision, etc.). For agent evaluation, use Agent scorers. For safety compliance, use Safety and Bias scorers. Browse our categories to find the right fit.

Our scorers are optimized for production use with minimal overhead. They can be run asynchronously and in batches. Most evaluations complete in seconds, and you can control which scorers to run based on your latency requirements.

Yes, all scorers are available via our SDK. You can integrate them directly into your CI/CD pipeline, testing framework, or production monitoring system.

LLM-based scorers use advanced language models to evaluate nuanced quality aspects like relevancy and faithfulness. Rule-based scorers use deterministic algorithms for objective metrics like JSON validation or exact matching. Both have their place depending on your needs.

Evaluierungs-Scorer sind spezialisierte Metriken, die unterschiedliche Aspekte des Verhaltens von KI-Agenten bewerten. Mit LLM-as-Judge-Technologie evaluieren sie Qualitätsdimensionen wie Faithfulness, Relevanz und Sicherheit, ohne manuelle Kennzeichnungen oder erwartete Ausgaben zu benötigen.

Noveum.ai bietet 112 kalibrierte Scorer in 15 Kategorien. Sie decken alle Dimensionen der KI-Qualität ab, darunter RAG-Evaluierung, Halluzinationserkennung, Bias-Bewertung, Sicherheits-Compliance und mehr.

Nein, die meisten Scorer benötigen keine erwarteten Ausgaben. Unser Ansatz nutzt den System-Prompt als Ground Truth und evaluiert Agenten anhand des vorgesehenen Verhaltens. Das beschleunigt und vereinfacht die Einrichtung deutlich.

Ja. Mit Noveum.ai erstellen Sie individuelle Scorer für Ihre konkreten geschäftlichen Anforderungen. Sie können bestehende Scorer erweitern oder mit unserem flexiblen SDK vollständig neue entwickeln.

Das hängt von Ihren Anforderungen ab. Verwenden Sie für RAG-Systeme unsere RAG-Scorer wie Faithfulness und ContextualPrecision, für Agentenevaluierungen die Agenten-Scorer und für Sicherheits-Compliance die Sicherheits- und Bias-Scorer. Durchsuchen Sie unsere Kategorien, um die passende Auswahl zu finden.

Unsere Scorer sind für den Produktivbetrieb mit minimalem Zusatzaufwand optimiert. Sie lassen sich asynchron und in Batches ausführen. Die meisten Evaluierungen sind innerhalb weniger Sekunden abgeschlossen. Anhand Ihrer Latenzanforderungen bestimmen Sie selbst, welche Scorer laufen.

Ja, alle Scorer sind über unser SDK verfügbar. Sie können sie direkt in Ihre CI/CD-Pipeline, Ihr Test-Framework oder Ihr Monitoring-System für den Produktivbetrieb integrieren.

LLM-basierte Scorer nutzen fortschrittliche Sprachmodelle, um differenzierte Qualitätsaspekte wie Relevanz und Faithfulness zu evaluieren. Regelbasierte Scorer verwenden deterministische Algorithmen für objektive Metriken wie JSON-Validierung oder exakte Übereinstimmungen. Je nach Anforderung sind beide Ansätze sinnvoll.