AnswerCompletenessScorer
Bewertet die Vollständigkeit und Abdeckung von KI-generierten Antworten. Bewertet, ob die Antwort alle Aspekte der Frage behandelt und den verfügbaren Kontext effektiv nutzt.
Übersicht
Bewertet die Vollständigkeit und Abdeckung von KI-generierten Antworten. Bewertet, ob die Antwort alle Aspekte der Frage behandelt und den verfügbaren Kontext effektiv nutzt.
Anwendungsfälle
- RAG-basierte Frage-Antwort-Systeme
- Qualitätsbewertung konversationeller KI
Funktionsweise
Dieser Scorer evaluiert Antworten mit LLM-as-Judge-Technologie. Ein großes Sprachmodell erhält konkrete Evaluierungskriterien und die zu bewertenden Inhalte. Anschließend wird sein Urteil analysiert, um einen Score und eine ausführliche Begründung zu erzeugen.
Eingabeschema
| Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| output_text | str | Ja | Answer to evaluate for completeness |
| input_text | str | Ja | Original question |
| context | dict | str | list | Nein | Available context |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Completeness score (0-10) |
| passed | bool | True if complete |
| reasoning | str | Coverage analysis |
| metadata.covered_aspects | list | Aspects addressed |
| metadata.missing_aspects | list | Aspects missing |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 7/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie AnswerCompletenessScorer, wenn Sie die Aspekte quality and rag Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für rag-basierte frage-antwort-systeme.
Warum benötigt dieser Scorer keine erwartete Ausgabe?
Dieser Scorer evaluiert Qualitätsaspekte, für die kein Vergleich mit einer Referenzantwort erforderlich ist. System-Prompt und Kontext dienen als implizite Ground Truth.
Kann ich den Schwellenwert anpassen?
Ja, der Standardschwellenwert von 7 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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