SttEfficacyScorer
Bewertet die Übereinstimmung des Transkripts mit dem gesprochenen Audio auf einer Skala von 1 bis 10. Verarbeitet JSON-Score und Begründung. Die Metadaten können wer_estimate, Auslassungen, Halluzinationen, Ersetzungen und Schweregrad enthalten.
Übersicht
Bewertet die Übereinstimmung des Transkripts mit dem gesprochenen Audio auf einer Skala von 1 bis 10. Verarbeitet JSON-Score und Begründung. Die Metadaten können wer_estimate, Auslassungen, Halluzinationen, Ersetzungen und Schweregrad enthalten.
Anwendungsfälle
- Allgemeine KI-Evaluierung und Qualitätsbewertung
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 |
|---|---|---|---|
| model | any | Ja | - |
| stt_data | any | Ja | - |
| stt_data.metadata | 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 SttEfficacyScorer, wenn Sie die Aspekte stt_efficacy and audio Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für allgemeine ki-evaluierung und qualitätsbewertung.
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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