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Agent-ScorerLLM-as-Judge

ParameterCorrectnessScorer

Bewertet die Genauigkeit und Angemessenheit der an Tools übermittelten Parameter. Überprüft, ob die Parameterwerte sinnvoll sind und mit dem Aufgabenkontext übereinstimmen. Bewertet die Parameter jedes Tool-Aufrufs einzeln.

Übersicht

Bewertet die Genauigkeit und Angemessenheit der an Tools übermittelten Parameter. Überprüft, ob die Parameterwerte sinnvoll sind und mit dem Aufgabenkontext übereinstimmen. Bewertet die Parameter jedes Tool-Aufrufs einzeln.

agenttool-usagellm-judgetrace-evaluationvalidation

Anwendungsfälle

  • Evaluierung autonomer KI-Agenten

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
agent_data.tool_callslist[ToolCall] | strJaList of tool calls made by the agent
agent_data.parameters_passeddict | strJaParameters passed to tool calls
agent_data.tool_call_resultslist[ToolResult] | strJaResults from tool call execution

Ausgabeschema

FeldTypBeschreibung
scorefloatScore (0-10 scale)
passedboolTrue if score meets threshold
reasoningstrDetailed evaluation explanation
metadatadictScorer-specific 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 ParameterCorrectnessScorer, wenn Sie die Aspekte agent and tool-usage Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für evaluierung autonomer ki-agenten.

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

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

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