QuestionAnswerAlignmentScorer
Bewertet die Übereinstimmung zwischen Fragen und Antworten. Beurteilt, wie gut die Antwort die Frage direkt beantwortet, relevant bleibt und ein angemessenes Detailniveau bietet.
Übersicht
Bewertet die Übereinstimmung zwischen Fragen und Antworten. Beurteilt, wie gut die Antwort die Frage direkt beantwortet, relevant bleibt und ein angemessenes Detailniveau bietet.
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 | Answer to evaluate |
| input_text | str | Ja | Original question |
| context | dict | str | Nein | Additional context |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Alignment score (0-10) |
| passed | bool | True if well-aligned |
| reasoning | str | Alignment analysis |
| metadata.raw_score | float | Raw alignment value |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 7/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie QuestionAnswerAlignmentScorer, 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 7 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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