ContextConsistencyScorer
Bewertet die Konsistenz einer Antwort über mehrere Kontextabschnitte hinweg. Identifiziert Fälle, in denen die Antwort in manchen Kontexten treu sein kann, aber mit anderen nicht übereinstimmt.
Übersicht
Bewertet die Konsistenz einer Antwort über mehrere Kontextabschnitte hinweg. Identifiziert Fälle, in denen die Antwort in manchen Kontexten treu sein kann, aber mit anderen nicht übereinstimmt.
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 to check for consistency |
| input_text | str | Ja | Original question |
| context | list[str] | Ja | Multiple context chunks |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Consistency score (0-10) |
| passed | bool | True if consistent |
| reasoning | str | Consistency analysis |
| metadata.consistency_scores | dict | Per-chunk consistency |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 7/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie ContextConsistencyScorer, wenn Sie die Aspekte multi-context 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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