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Agent-ScorerLLM-as-Judge

ContextRelevancyScorer

Bewertet, wie gut der Agent den relevanten Kontext während der gesamten Interaktion aufrechterhält und nutzt. Beurteilt, ob Antworten angesichts der Aufgabe, Rolle und verfügbaren Informationen des Agenten angemessen sind. Auch nützlich für die RAG-Kontextbewertung.

Übersicht

Bewertet, wie gut der Agent den relevanten Kontext während der gesamten Interaktion aufrechterhält und nutzt. Beurteilt, ob Antworten angesichts der Aufgabe, Rolle und verfügbaren Informationen des Agenten angemessen sind. Auch nützlich für die RAG-Kontextbewertung.

agentragcontextllm-judgetrace-evaluationrelevance

Anwendungsfälle

  • RAG-basierte Frage-Antwort-Systeme
  • Evaluierung autonomer KI-Agenten

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
agent_data.agent_taskstrJaThe task assigned to the agent
agent_data.agent_rolestrJaThe role of the agent
agent_data.agent_responsestrJaThe response from the agent

Ausgabeschema

FeldTypBeschreibung
scorefloatScore (0-10 scale)
passedboolTrue if score meets threshold
reasoningstrDetailed evaluation explanation
metadatadictScorer-specific details

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 ContextRelevancyScorer, wenn Sie die Aspekte agent 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

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

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