DeepEval 是一個專門為語言模型應用設計的評估和單元測試框架。它通過提供多種指標，幫助開發者測試和優化語言模型生成的回复，確保其在相關性、一致性、無偏見性和無毒性等方面達到預期標準。
DeepEval 的離線評估方法非常簡便，能夠快速集成到現有的開發流水線中。它內置了多種評估指標，同時也支持開發者根據具體需求自定義指標，從而滿足不同場景下的評估需求。
通過DeepEval 的Web UI，工程師可以直觀地查看和分析評估結果。這一功能極大地簡化了評估流程，使得開發者能夠更高效地發現問題並進行優化。
DeepEval 的靈活性使其成為語言模型開發過程中不可或缺的工具。無論是進行初步測試還是深入優化，它都能提供強有力的支持，幫助開發者構建更高質量的語言模型應用。
隨著人工智能技術的不斷發展，DeepEval 也在持續更新和完善。未來，它將繼續為語言模型的評估和優化提供更多創新功能和工具，推動該領域的進一步發展。