Depuis un an, je travaille avec différents LLM (OpenAI, Claude, Palm, Gemini, etc) et j'ai été impressionné par leurs performances. Avec les progrès rapides de l'IA et la complexité croissante des LLM, il est devenu crucial de disposer d'un cadre de test fiable qui peut nous aider à maintenir la qualité de nos invites et à garantir les meilleurs résultats possibles pour nos utilisateurs. Récemment, j'ai découvert DeepEval (https://github.com/confident-ai/deepeval), un cadre de test LLM qui a révolutionné la façon dont nous abordons l'assurance qualité rapide.
DeepEval : un cadre de test LLM complet DeepEval est un framework open source conçu spécifiquement pour tester la qualité des LLM. Il fournit un moyen simple et intuitif de « tester unitairement » les sorties LLM, de la même manière que les développeurs utilisent Pytest pour les tests logiciels traditionnels. Avec DeepEval, vous pouvez facilement créer des cas de test, définir des métriques et évaluer les performances de vos applications LLM.
L'un des principaux avantages de DeepEval est sa vaste collection de métriques plug-and-use, avec plus de 14 métriques évaluées par LLM et étayées par des recherches. Ces métriques couvrent un large éventail de cas d'utilisation, vous permettant d'évaluer divers aspects des performances de votre LLM, tels que la pertinence des réponses, la fidélité et l'hallucination. De plus, DeepEval offre la flexibilité de personnaliser les métriques en fonction de vos besoins spécifiques, garantissant ainsi que vous pouvez évaluer en profondeur vos applications LLM.
Exemple de code : évaluation de la sor...
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