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Halluzination-ScorerLLM-as-Judge

HallucinationDetectionScorer

Entdeckt Halluzinationen und faktische Unstimmigkeiten in generierten Antworten, indem es mit Quelldokumenten und Wissensdatenbanken vergleicht und unbegründete oder widersprüchliche Behauptungen markiert.

Übersicht

Entdeckt Halluzinationen und faktische Unstimmigkeiten in generierten Antworten, indem es mit Quelldokumenten und Wissensdatenbanken vergleicht und unbegründete oder widersprüchliche Behauptungen markiert.

hallucinationragsafetyllm-judgetrace-evaluationdetectiontrust

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_textstrJaAnswer to check for hallucinations
input_textstrNeinOriginal question
contextdict | str | listJaContext to verify against

Ausgabeschema

FeldTypBeschreibung
scorefloatNon-hallucination score (0-10, 10=no hallucination)
passedboolTrue if no hallucinations
reasoningstrHallucination analysis
metadata.hallucination_typeslistTypes of hallucinations found
metadata.specific_exampleslistSpecific hallucination examples

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 HallucinationDetectionScorer, wenn Sie die Aspekte hallucination 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

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

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