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RAG-ScorerLLM-as-Judge

FaithfulnessScorer

Misst, wie treu die generierte Antwort zum gegebenen Kontext ist. Kritische RAG-Metrik, die bewertet, ob die Antwort auf abgerufenen Dokumenten basiert und diese unterstützt, Halluzinationen und nicht belegten Behauptungen erkennt.

Übersicht

Misst, wie treu die generierte Antwort zum gegebenen Kontext ist. Kritische RAG-Metrik, die bewertet, ob die Antwort auf abgerufenen Dokumenten basiert und diese unterstützt, Halluzinationen und nicht belegten Behauptungen erkennt.

raghallucinationsafetyllm-judgetrace-evaluationgroundednesstrust

Anwendungsfälle

  • RAG-basierte Frage-Antwort-Systeme
  • Monitoring von Sicherheit und Compliance
  • Halluzinationserkennung in generierten Inhalten

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 generated answer to verify
input_textstrNeinThe original question
contextdict | str | listJaRetrieved context/documents

Ausgabeschema

FeldTypBeschreibung
scorefloatFaithfulness score (0-10)
passedboolTrue if faithful to context
reasoningstrClaim verification details
metadata.claimslistExtracted claims and verification status

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 FaithfulnessScorer, wenn Sie die Aspekte rag and hallucination 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

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

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