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Konversation-ScorerLLM-as-Judge

RoleAdherenceScorer

Bewertet, wie gut der Agent seine definierte Rolle und Persönlichkeit während des gesamten Gesprächs einhält. Bewertet die Konsistenz im Verhalten, Ton und Entscheidungsfindung, die mit der zugewiesenen Rolle übereinstimmt. Entscheidend für Sicherheit und Persona-Compliance.

Übersicht

Bewertet, wie gut der Agent seine definierte Rolle und Persönlichkeit während des gesamten Gesprächs einhält. Bewertet die Konsistenz im Verhalten, Ton und Entscheidungsfindung, die mit der zugewiesenen Rolle übereinstimmt. Entscheidend für Sicherheit und Persona-Compliance.

agentconversationalsafetyllm-judgetrace-evaluationpersonacompliance

Anwendungsfälle

  • Evaluierung autonomer KI-Agenten
  • Monitoring von Sicherheit und Compliance
  • 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

ParameterTypErforderlichBeschreibung
agent_data.agent_rolestrJaThe role of the agent
agent_data.agent_taskstrJaThe task assigned to the agent
agent_data.agent_responsestrJaThe response from the agent
agent_data.tool_callslist[ToolCall] | strNeinTool calls made by the agent

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 RoleAdherenceScorer, wenn Sie die Aspekte agent and conversational 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

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

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