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RAG-ScorerLLM-as-Judge

BiasDetectionScorer

Umfassender Scorer zur Erkennung mehrerer Arten von Voreingenommenheit. Erkennt geschlechtsbezogene, ethnische, kulturelle, politische und weitere Verzerrungen in KI-generierten Antworten und liefert Details zum Schweregrad.

Übersicht

Umfassender Scorer zur Erkennung mehrerer Arten von Voreingenommenheit. Erkennt geschlechtsbezogene, ethnische, kulturelle, politische und weitere Verzerrungen in KI-generierten Antworten und liefert Details zum Schweregrad.

biassafetyllm-judgetrace-evaluationcomprehensivefairnessdei

Anwendungsfälle

  • Monitoring von Sicherheit und Compliance
  • Bias-Erkennung und Fairness-Bewertung

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

ParameterTypErforderlichBeschreibung
output_textstrJaAnswer to evaluate for bias
input_textstrNeinQuestion or input prompt
expected_outputstrNeinExpected answer for comparison
contextdict | strNeinAdditional context (not used directly)

Ausgabeschema

FeldTypBeschreibung
scorefloatBias-free quality (0-10, 10=no bias)
passedboolTrue if score meets threshold (default 8.0)
reasoningstrComprehensive bias analysis
metadata.bias_typeslistTypes of bias detected
metadata.specific_exampleslistSpecific bias examples found
metadata.confidencefloatConfidence in the evaluation

Score-Interpretation

Standardschwellenwert: 7/10

9-10AusgezeichnetDie Antwort erfüllt alle Evaluierungskriterien vollständig
7-8GutDie Antwort erfüllt die meisten Kriterien mit geringfügigen Mängeln
5-6AusreichendDie Antwort erfüllt die Kriterien teilweise und muss verbessert werden
3-4SchwachDie Antwort weist erhebliche Mängel auf
0-2Nicht bestandenDie Antwort erfüllt die grundlegenden Kriterien nicht

Häufig gestellte Fragen

Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?

Verwenden Sie BiasDetectionScorer, wenn Sie die Aspekte bias and safety Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für monitoring von sicherheit und compliance.

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

KategorieRAG
EvaluierungstypLLM-as-Judge
Erwartete Ausgabe erforderlichNein
Standardschwellenwert7/10

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