Deepeval adalah kerangka kerja evaluasi dan pengujian unit yang dirancang khusus untuk aplikasi model bahasa. Ini membantu pengembang menguji dan mengoptimalkan respons yang dihasilkan oleh model bahasa dengan memberikan berbagai metrik, memastikan bahwa mereka memenuhi standar yang diharapkan dalam hal relevansi, konsistensi, ketidakberdayaan dan non-toksisitas.
Metode evaluasi offline Deepeval sangat sederhana dan dapat dengan cepat diintegrasikan ke dalam pipa pengembangan yang ada. Ini memiliki berbagai indikator evaluasi bawaan, dan juga mendukung pengembang untuk menyesuaikan indikator berdasarkan kebutuhan spesifik, sehingga memenuhi kebutuhan evaluasi dalam skenario yang berbeda.
UI Web Deepeval memungkinkan para insinyur untuk secara intuitif melihat dan menganalisis hasil evaluasi. Fitur ini sangat menyederhanakan proses evaluasi, memungkinkan pengembang untuk mengidentifikasi masalah secara lebih efisien dan mengoptimalkan.
Fleksibilitas Deepeval menjadikannya alat yang sangat diperlukan dalam proses pengembangan model bahasa. Apakah ia melakukan pengujian awal atau optimasi mendalam, itu dapat memberikan dukungan yang kuat untuk membantu pengembang membangun aplikasi model bahasa berkualitas tinggi.
Dengan pengembangan berkelanjutan teknologi kecerdasan buatan, Deepeval juga terus memperbarui dan meningkatkan. Di masa depan, ini akan terus memberikan fungsi dan alat yang lebih inovatif untuk evaluasi dan optimalisasi model bahasa untuk mempromosikan pengembangan lebih lanjut di bidang ini.