DeepEval은 언어 모델 응용 프로그램을 위해 특별히 설계된 평가 및 단위 테스트 프레임 워크입니다. 개발자는 다양한 메트릭을 제공하여 언어 모델에 의해 생성 된 응답을 테스트하고 최적화하여 관련성, 일관성, 편견 및 비 독성 측면에서 예상 표준을 충족하도록합니다.
DeepEval의 오프라인 평가 방법은 매우 간단하며 기존 개발 파이프 라인에 빠르게 통합 될 수 있습니다. 다양한 평가 지표가 내장되어 있으며 개발자가 특정 요구에 따라 지표를 사용자 정의하여 다양한 시나리오에서 평가 요구를 충족시킬 수 있도록 지원합니다.
DeepEval의 웹 UI를 통해 엔지니어는 평가 결과를 직관적으로보고 분석 할 수 있습니다. 이 기능은 평가 프로세스를 크게 단순화하여 개발자가 문제를보다 효율적으로 식별하고 최적화 할 수 있도록합니다.
Deepeval의 유연성은 언어 모델의 개발 프로세스에서 필수 도구입니다. 예비 테스트 또는 심층 최적화를 수행하든, 개발자가 고품질 언어 모델 응용 프로그램을 구축 할 수 있도록 강력한 지원을 제공 할 수 있습니다.
인공 지능 기술의 지속적인 개발로 DeepEval은 계속 업데이트하고 개선하고 있습니다. 앞으로는이 분야의 추가 개발을 촉진하기 위해 언어 모델의 평가 및 최적화를위한보다 혁신적인 기능과 도구를 계속 제공 할 것입니다.