ConversationCoherenceScorer
Bewertet den logischen Ablauf und die Kohärenz der Antworten des Agenten während des gesamten Gesprächs. Beurteilt, ob der Agent über alle Interaktionen hinweg konsistent argumentiert und klar kommuniziert.
Übersicht
Bewertet den logischen Ablauf und die Kohärenz der Antworten des Agenten während des gesamten Gesprächs. Beurteilt, ob der Agent über alle Interaktionen hinweg konsistent argumentiert und klar kommuniziert.
Anwendungsfälle
- Evaluierung autonomer KI-Agenten
- Qualitätsbewertung konversationeller KI
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 |
|---|---|---|---|
| agent_data.trace | list[dict] | str | Ja | Complete agent interaction history |
| agent_data.agent_exit | bool | Ja | Whether the agent has completed its task (must be True) |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Score (0-10 scale) |
| passed | bool | True if score meets threshold |
| reasoning | str | Detailed evaluation explanation |
| metadata.original_task | str | The extracted original task |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 7/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie ConversationCoherenceScorer, wenn Sie die Aspekte agent and conversational Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für evaluierung autonomer ki-agenten.
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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