Как DeepEval обеспечивает детерминированную оценку LLM

Делимся статьей о том, как устроена детерминированная оценка LLM и почему классические метрики перестают подходить, когда дело касается RAG-пайплайнов, агентов и суммаризации.

Команды DeepEval, которая столкнулась с тем, что встроенные метрики не закрывают потребности пользователей. Кастомная логика и нестабильные ответы модели приводили к сотням строк ручных проверок в каждом проекте.

Разбираемся:
▫️как DeepEval подошёл к этой проблеме
▫️почему перешёл к детерминированным деревьям решений на базе LLM
▫️как работает DAG-метрика и зачем она нужна
▫️чем отличается от привычных подходов к оценке качества нейросетевых ответов

Если вы работаете с RAG, пишете агентов или строите пайплайны вокруг LLM — статья поможет понять, как выстроить прозрачную и воспроизводимую систему оценки, не собирая собственный фреймворк с нуля.

Читайте на сайте KTS.