DeepEval
LLM の出力を評価するためのオープンソーステストフレームワークで、LLM アプリケーションの品質チェックを従来のユニットテストのように扱います。
- 活発にメンテナンスされている
- 寛容なライセンス
概要
DeepEval は、回答の関連性、ソースドキュメントへの忠実性、ハルシネーション検知など、LLM の出力専用のメトリクスとテストプリミティブを提供します。これにより、チームは通常のコードのユニットテストを書くのと同じように LLM アプリケーションの品質に対する自動テストを書き、CI で実行できます。Pytest のような一般的なテストフレームワークと統合できます。
DeepEval は、手動での抜き取り確認ではなく、LLM や RAG アプリケーションの出力に対する体系的で自動化された品質チェックを求めるチームに向いています。(カタログにもある) Promptfoo を補完する存在で、両者とも LLM の評価を扱いますが、DeepEval は pytest ネイティブなユニットテストのワークフローに寄っています。
このカタログに掲載されている理由
カタログ評価: ★★★☆☆ (3/5)
LLM evaluation is a growing, still under-served niche even within a saturated ai category.
- 新興
- ベンダー主導
- カテゴリ
- AI・機械学習
- 言語
- Python
- ライセンス
- Apache-2.0
関連プロジェクト
Promptfoo
MITLLM のプロンプトをテスト・評価し、モデル間で出力を比較して、デプロイ前に品質の低下を検出するオープンソースツールです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
Milvus
Apache-2.0スケーラブルな類似検索と AI アプリケーション向けに構築された、オープンソースのベクトルデータベースです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
- データベース
MLflow
Apache-2.0実験管理、モデルのパッケージング、バージョン管理、デプロイといった機械学習のライフサイクルを管理するための、オープンソースプラットフォームです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
PyTorch
BSD-3-Clause研究段階のプロトタイピングから本番デプロイまでの道のりを加速する、オープンソースの機械学習フレームワークです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
誤りを見つけましたか? GitHub で修正を提案する