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Agent-ScorerLLM-as-Judge

ToolRelevancyScorer

Bewertet, ob der Agent geeignete Tools für die jeweilige Aufgabe ausgewählt hat. Bewertet, ob die gewählten Tools mit den Aufgabenanforderungen übereinstimmen und ob es bessere Alternativen gab. Verwendet LLM-basierte Analyse, um die Qualität der Toolauswahl zu bewerten.

Übersicht

Bewertet, ob der Agent geeignete Tools für die jeweilige Aufgabe ausgewählt hat. Bewertet, ob die gewählten Tools mit den Aufgabenanforderungen übereinstimmen und ob es bessere Alternativen gab. Verwendet LLM-basierte Analyse, um die Qualität der Toolauswahl zu bewerten.

agenttool-usagellm-judgetrace-evaluation

Anwendungsfälle

  • Evaluierung autonomer KI-Agenten

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.tools_availablelist | strJaList of available tools or tool schema
agent_data.tool_callslist[ToolCall] | strJaList of tool 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 ToolRelevancyScorer, wenn Sie die Aspekte agent and tool-usage 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

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

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