GEval implementează framework-ul G-Eval bazat pe Chain-of-Thought. Permite definirea oricărui criteriu de afaceri (ex: ton profesional, claritate didactică, respectare format JSON) evaluat cu note de la 0 la 1.
Exemplu de metrică personalizată
from deepeval.metrics import GEval
from deepeval.test_case import LLMTestCaseParams
metrica_claritate = GEval(
name="Claritate Tehnică",
criteria="Evaluează dacă explicația tehnică evită jargonul inutil și oferă analogii intuitive.",
evaluation_params=[LLMTestCaseParams.INPUT, LLMTestCaseParams.ACTUAL_OUTPUT],
threshold=0.7
)Generează raționamentul complet (reasoning steps) prin care a fost acordată nota.
Întrebări & Exemple practice:
Clasa GEval în DeepEval: Crearea de Metrici Personalizate de Evaluare cu LLM-as-a-JudgeAi o întrebare despre Clasa GEval în DeepEval: Crearea de Metrici Personalizate de Evaluare cu LLM-as-a-Judge 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.