CitationQualityScorer
Bewertet die Qualität der Quellenangaben und Zitationen in Antworten. Bewertung der Genauigkeit, Vollständigkeit, Spezifität und Angemessenheit von Quellenangaben.
Übersicht
Bewertet die Qualität der Quellenangaben und Zitationen in Antworten. Bewertung der Genauigkeit, Vollständigkeit, Spezifität und Angemessenheit von Quellenangaben.
Anwendungsfälle
- RAG-basierte Frage-Antwort-Systeme
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 with citations to evaluate |
| input_text | str | Ja | Original query |
| context | dict | str | list | Ja | Source documents for verification |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Citation quality score (0-10) |
| passed | bool | True if citations are adequate |
| reasoning | str | Citation analysis |
| metadata | dict | Citation verification details |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 6/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie CitationQualityScorer, 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 6 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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