RepetitionFuzzyMatchScorer
Regelbasierter Wiederholungs-Scorer, der mit difflib SequenceMatcher die Ähnlichkeit zwischen der aktuellen und der vorherigen Assistentennachricht in conversation_context vergleicht.
Übersicht
Regelbasierter Wiederholungs-Scorer, der mit difflib SequenceMatcher die Ähnlichkeit zwischen der aktuellen und der vorherigen Assistentennachricht in conversation_context vergleicht.
Anwendungsfälle
- Qualitätsbewertung konversationeller KI
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 |
|---|---|---|---|
| message | any | Ja | - |
| output_text | any | Ja | - |
| agent_response | any | Ja | - |
| conversation_context | any | Ja | - |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | any | - |
| passed | any | - |
| reasoning | any | - |
| metadata | any | - |
Score-Interpretation
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie RepetitionFuzzyMatchScorer, wenn Sie die Aspekte repetition_and_flow and conversational Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für qualitätsbewertung konversationeller ki.
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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