deepeval (confident-ai/deepeval) est un projet d'IA open source sur GitHub. Résumé du référentiel : le cadre d'évaluation LLM Son objectif comprend l'évaluation et l'observabilité, ainsi que les flux de travail d'ingénierie centrés sur les développeurs. Il convient à l’extension, à l’intégration et à la livraison itérative dans des flux de travail réels.
Licence
Apache-2.0
Étoiles
15 564
Site officiel
https://deepeval.com/Fonctionnalités
- Capacité principale : le cadre d'évaluation LLM
- Inclut des capacités d'évaluation, de traçage ou d'observabilité
- Construit pour la génération de code, le débogage ou l'intégration technique
- Dépôt : confident-ai/deepeval
- Langage principal : Python
- Licence open source : Apache-2.0
Cas d'usage
- Utilisé pour le suivi de la qualité de l'IA et l'évaluation de la régression
- Prend en charge les flux de travail de création et d'itération d'ingénierie IA pour les équipes de développement
- Créer des prototypes de workflow d'IA internes avec Deepeval
- Valider en profondeur dans des scénarios d'ingénierie de type production
- Évaluation du modèle et tests de régression
- Surveillance de la qualité des applications d'IA
FAQ
deepeval (confident-ai/deepeval) est un projet d'IA open source sur GitHub. Résumé du référentiel : le cadre d'évaluation LLM Son objectif comprend l'évaluation et l'observabilité, ainsi que les flux de travail d'ingénierie centrés sur les développeurs. Il convient à l’extension, à l’intégration et à la livraison itérative dans des flux de travail réels.
Cas d'usage courants : Utilisé pour le suivi de la qualité de l'IA et l'évaluation de la régression, Prend en charge les flux de travail de création et d'itération d'ingénierie IA pour les équipes de développement, Créer des prototypes de workflow d'IA internes avec Deepeval.
