InformationDensityScorer
Bewertet die Informationsdichte und Vielfalt der KI-generierten Antworten. Bewertet, wie informationsreich eine Antwort im Verhältnis zur Frage ist, misst den Inhaltswert und den Füller-Inhalt.
Übersicht
Bewertet die Informationsdichte und Vielfalt der KI-generierten Antworten. Bewertet, wie informationsreich eine Antwort im Verhältnis zur Frage ist, misst den Inhaltswert und den Füller-Inhalt.
Anwendungsfälle
- RAG-basierte Frage-Antwort-Systeme
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 |
|---|---|---|---|
| output_text | str | Ja | Response to evaluate for information density |
| input_text | str | Ja | Original question/prompt |
| context | dict | str | Nein | Additional context |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Information density score (0-10) |
| passed | bool | True if density is adequate |
| reasoning | str | Density analysis |
| metadata | dict | Content value metrics |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 6/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie InformationDensityScorer, wenn Sie die Aspekte quality 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 6 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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