ContextFaithfulnessScorer
Erweiterte Faithfulness-Prüfung mit detaillierter Analyse einzelner Behauptungen.
Übersicht
Erweiterte Faithfulness-Prüfung mit detaillierter Analyse einzelner Behauptungen.
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 |
|---|
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | any | - |
| passed | any | - |
| reasoning | any | - |
| metadata | any | - |
Score-Interpretation
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie ContextFaithfulnessScorer, 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 ohne Referenzantwort anhand der konkreten Eingabefelder seines Schemas. Diese Felder sind Belege für die Prüfung; sie gelten nicht automatisch als faktische Ground Truth.
Kann ich den Schwellenwert anpassen?
Der angezeigte Standardschwellenwert dieses Scorers ist 7. Wenn die Konfiguration des Evaluierungsauftrags einen Schwellenwert bereitstellt, prüfen Sie ihn vor dem Speichern anhand der nativen Skala des Scorers. Die gespeicherte Bestanden-Entscheidung verwendet diese scorerspezifische Konfiguration.
Kurzinfo
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