器选AI开发任务工作台
编程智能体与代码 · 工具介绍

DeepEval

以测试用例检查模型应用和智能体输出,评估任务完成、回答相关性与幻觉等指标。

DeepEval 能做什么

以测试用例检查模型应用和智能体输出,评估任务完成、回答相关性与幻觉等指标。

  • 语言模型与智能体质量评估及回归检查
编程智能体与代码 · 从小样开始

如何使用 DeepEval

为模型应用建立回归评估

准备输入

  • 应用测试接口
  • 输入输出样本
  • 评价规则

操作步骤

  1. 把需要保证的模型行为写成测试样例,并选择相应评估指标或断言。
  2. 对当前应用运行测试,记录各样例的输入、输出和得分。
  3. 调整应用后复跑同一组测试,查看失败项是否修复且没有新增退化。

预期交付物

  • 测试结果
  • 失败用例

复核评分依据,并保留可重复运行的测试条件。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 DeepEval 官方说明 ↗

器选AI · 场景选型

从编程智能体与代码角度评估DeepEval

把编程智能体与代码需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 能否读懂上下文

    确认工具能够读取所需目录,且不会引入不必要的资料。

  2. 改动是否可审查

    优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。

  3. 测试能否说明问题

    测试应覆盖用户可见行为,不只证明代码能运行。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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