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Konversation-ScorerLLM-as-Judge

ConversationRelevancyScorer

Bewertet, wie relevant jede Antwort für den aktuellen Gesprächskontext und die Benutzeranfrage ist. Bewertet, ob die Antworten thematisch bleiben, die eigentliche Frage des Nutzers beantworten und thematische Kohärenz mit dem laufenden Dialog aufrechterhalten.

Übersicht

Bewertet, wie relevant jede Antwort für den aktuellen Gesprächskontext und die Benutzeranfrage ist. Bewertet, ob die Antworten thematisch bleiben, die eigentliche Frage des Nutzers beantworten und thematische Kohärenz mit dem laufenden Dialog aufrechterhalten.

conversationalragllm-judgetrace-evaluationrelevancequality

Anwendungsfälle

  • RAG-basierte Frage-Antwort-Systeme
  • 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

ParameterTypErforderlichBeschreibung
output_textstrJaThe model's response to evaluate
expected_outputstrNeinExpected response for comparison
context.conversationConversationJaConversation object with turns history

Ausgabeschema

FeldTypBeschreibung
scorefloatRelevancy score (0-10)
passedboolTrue if sufficiently relevant
reasoningstrRelevancy analysis
metadatadictRelevancy 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 ConversationRelevancyScorer, wenn Sie die Aspekte conversational 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

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

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