IsEmailScorer
Prüft, ob die Vorhersage ein gültiges E-Mail-Adressformat enthält. Verwendet reguläre Ausdrucksabgleichung, um korrekt formatierte E-Mail-Adressen in eigenständigen Zeichenfolgen oder Text zu überprüfen.
Übersicht
Prüft, ob die Vorhersage ein gültiges E-Mail-Adressformat enthält. Verwendet reguläre Ausdrucksabgleichung, um korrekt formatierte E-Mail-Adressen in eigenständigen Zeichenfolgen oder Text zu überprüfen.
Anwendungsfälle
- Validierung strukturierter Ausgaben
Funktionsweise
Dieser Scorer validiert Ausgaben mithilfe einer deterministischen regelbasierten Evaluierung anhand konkreter Kriterien. Vordefinierte Regeln und Muster bewerten die Antwort und liefern konsistente, reproduzierbare Ergebnisse ohne LLM-Inferenz.
Eingabeschema
| Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| prediction | str | Ja | Text to validate for email format |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | 10.0 if valid email, partial for format-only valid |
| passed | bool | True if valid email found |
| reasoning | str | Validation details |
| metadata.email_valid | bool | Whether email is valid |
| metadata.format_valid | bool | Whether format is valid |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 10/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie IsEmailScorer, wenn Sie die Aspekte format and rule-based Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für validierung strukturierter ausgaben.
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 10 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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