LangSmith Evaluators furnizează un cadru de evaluare continuă bazat pe metrici asistate de LLM (LLM-as-a-judge): Faithfulness (lipsa halucinațiilor), Answer Relevance (pertinența răspunsului) și Context Recall (acuratețea fragmentelor găsite).
from langsmith.evaluation import LangChainStringEvaluator, evaluate
evaluator = LangChainStringEvaluator("qa", config={"llm": ChatOpenAI(model="gpt-4o")})
rezultate = evaluate(
my_rag_chain.invoke,
data="intrebari_clienti_v1",
evaluators=[evaluator],
experiment_prefix="test_model_v2"
)Rigoare științifică: Permite verificarea calității înainte de orice lansare în producție.
Întrebări & Exemple practice:
LangSmith Evaluators: Evaluarea Automată a Halucinațiilor și Fidelității RAGAi o întrebare despre LangSmith Evaluators: Evaluarea Automată a Halucinațiilor și Fidelității RAG sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.