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为什么做游戏网站被封,网站建设的方案模板下载,交互式网站和非交互式网站,阿里网站备案DeepEval实战指南#xff1a;从问题诊断到精准评估的完整解决方案 【免费下载链接】deepeval The Evaluation Framework for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval 还在为LLM应用质量不稳定而焦虑吗#xff1f;输出时好时坏#xff0c;却…DeepEval实战指南从问题诊断到精准评估的完整解决方案【免费下载链接】deepevalThe Evaluation Framework for LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval还在为LLM应用质量不稳定而焦虑吗输出时好时坏却找不到系统性的评估方法DeepEval作为专业的LLM评估框架将帮你构建标准化的质量保障体系。通过本文的实战指南你将掌握LLM评估、RAG系统评估和MCP工具评估的核心技能。评估困境诊断室你的LLM应用是否存在这些问题模型输出与预期相差甚远但无法量化差距RAG系统检索结果不准确影响最终答案质量工具调用经常出错却不知道问题出在哪里缺乏系统性的性能监控和优化依据基础质量评估构建LLM测试防线场景痛点当用户询问退货政策时模型回答是否准确可靠DeepEval解决方案通过标准化的测试用例定义和多种评估指标构建全面的质量评估体系。import deepeval from deepeval import assert_test from deepeval.test_case import LLMTestCase, LLMTestCaseParams from deepeval.metrics import AnswerRelevancyMetric, GEval # 定义测试场景 test_case LLMTestCase( inputWhat if these shoes dont fit?, actual_outputWe offer a 30-day full refund at no extra cost., expected_outputYoure eligible for a free full refund within 30 days of purchase., ) # 配置评估指标 answer_relevancy_metric AnswerRelevancyMetric(threshold0.7) correctness_metric GEval( nameCorrectness, criteria判断实际输出是否符合预期输出的正确性, evaluation_params[ LLMTestCaseParams.ACTUAL_OUTPUT, LLMTestCaseParams.EXPECTED_OUTPUT, ], strict_modeTrue, ) # 执行评估 assert_test(test_case, [answer_relevancy_metric, correctness_metric])效果验证实测发现通过设置合理的阈值如0.7可以有效识别出质量不达标的输出为后续优化提供明确方向。RAG系统评估提升检索精度与答案质量场景痛点RAG系统返回的答案经常与问题不相关或者遗漏重要信息。DeepEval解决方案综合评估检索质量和生成质量从多个维度确保系统性能。def create_deepeval_dataset(dataset, eval_size, retrieval_window_size): test_cases [] for i in range(eval_size): entry dataset[i] question entry[question] answer entry[answer] context, rag_response query_with_context( question, retrieval_window_size ) test_case deepeval.test_case.LLMTestCase( inputquestion, actual_outputrag_response, expected_outputanswer, retrieval_contextcontext, ) test_cases.append(test_case) return test_cases # 执行全面评估 deepeval.evaluate( test_casestest_cases, metrics[ deepeval.metrics.AnswerRelevancyMetric(), deepeval.metrics.FaithfulnessMetric(), deepeval.metrics.ContextualPrecisionMetric(), deepeval.metrics.ContextualRecallMetric(), deepeval.metrics.ContextualRelevancyMetric(), ], )避坑指南实测中发现ContextualRecallMetric对于发现遗漏信息特别有效而FaithfulnessMetric能确保答案不偏离检索内容。MCP工具评估确保智能体工具使用能力场景痛点AI智能体在调用工具时经常参数错误或选择不当的工具。DeepEval解决方案通过记录工具调用过程和结果评估工具使用的正确性和效率。async def process_query(self, query: str) - str: messages [{role: user, content: query}] # 获取可用工具并让LLM决策 tool_response await self.session.list_tools() available_tools [ { name: tool.name, description: tool.description, input_schema: tool.inputSchema, } for tool in tool_response.tools ] response self.anthropic.messages.create( modelclaude-3-5-sonnet-20241022, max_tokens1000, messagesmessages, toolsavailable_tools, ) # 记录工具调用过程 tool_uses [] for content in response.content: if content.type tool_use: tool_uses.append(content) # 执行工具调用并记录结果 for tool_use in tool_uses: tool_name tool_use.name tool_args tool_use.input result await self.session.call_tool(tool_name, tool_args) tool_called MCPToolCall( nametool_name, argstool_args, resultresult ) tools_called.append(tool_called) return \n.join(response_text)优化建议通过分析工具调用记录可以发现模型在参数生成或工具选择上的常见错误模式针对性地优化提示词或训练数据。实战演练工作坊集成案例实践从数据准备到评估执行的完整流程数据准备阶段使用标准数据集或自定义数据构建测试用例评估配置阶段根据应用场景选择合适的评估指标结果分析阶段利用仪表板进行可视化分析和问题定位常见问题排雷阈值设置过高可能导致误报建议从0.5开始逐步调整对于复杂场景建议组合使用多个评估指标定期运行评估以监控性能变化趋势能力进阶路线图评估技能成长路径初级阶段掌握基础测试用例编写和单一指标评估中级阶段能够设计完整的评估方案解决复杂场景问题高级阶段具备定制化评估指标和系统性优化能力学习建议从简单场景开始逐步扩展到复杂应用结合实际业务需求针对性选择评估指标积极参与社区讨论分享实战经验通过DeepEval的标准化评估流程我们能够系统性地提升LLM应用的质量和可靠性。现在就开始构建你的评估体系吧要开始使用克隆仓库并安装依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval cd deepeval pip install -r requirements.txt【免费下载链接】deepevalThe Evaluation Framework for LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考