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
Verwandte Scorer
ConversationFlowAdherenceScorer
LLM-Richter, der bewertet, ob die aktuelle Antwort des Assistenten dem erwarteten Ablauf aus dem Sys...
KonversationConversationRelevancyScorer
Bewertet, wie relevant jede Antwort für den aktuellen Gesprächskontext und die Benutzeranfrage ist. ...
KonversationConversationalMetricsScorer
Ein zusammengesetzter Scorer, der mehrere konversationelle Bewertungsmetriken zu einer einzigen umfa...
KonversationConversationalRoleAdherenceScorer
Misst, wie gut eine KI ihre zugewiesene Rolle oder Persona während eines Gesprächs erfüllt. Bewertet...
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 ohne Referenzantwort anhand der konkreten Eingabefelder seines Schemas. Diese Felder sind Belege für die Prüfung; sie gelten nicht automatisch als faktische Ground Truth.
Kann ich den Schwellenwert anpassen?
Der angezeigte Standardschwellenwert dieses Scorers ist 7. Wenn die Konfiguration des Evaluierungsauftrags einen Schwellenwert bereitstellt, prüfen Sie ihn vor dem Speichern anhand der nativen Skala des Scorers. Die gespeicherte Bestanden-Entscheidung verwendet diese scorerspezifische Konfiguration.
Kurzinfo
Möchten Sie RepetitionFuzzyMatchScorer ausprobieren?
Starten Sie die Evaluierung Ihrer KI-Agenten mit der umfassenden Scorer-Bibliothek von Noveum.ai.
Weitere Scorer entdecken
Entdecken Sie 112 veröffentlichte Scorer in 15 Kategorien: 82 Premium-, 30 kostenlose, 76 modellgestützte sowie 36 dedizierte Sprach- und Audio-Scorer