DeepEval项目教程：如何为LLM应用选择合适的评估指标

DeepEval项目教程：如何为LLM应用选择合适的评估指标

deepeval The Evaluation Framework for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepeval

在构建基于大语言模型(LLM)的应用时，选择合适的评估指标是确保应用质量的关键步骤。本文将基于DeepEval框架，详细介绍如何为医疗聊天机器人应用选择恰当的评估指标。

评估指标选择的基本原则

在开始选择具体指标前，需要明确几个基本原则：

1. 指标与目标对齐：每个指标都应直接对应应用的核心目标
2. 覆盖全面性：指标组合应覆盖应用的所有关键维度
3. 可操作性：指标应具备实际可测量性

DeepEval提供了30多种预定义指标，同时也支持自定义指标，能够满足大多数LLM应用的评估需求。

医疗聊天机器人案例解析

我们以一个医疗聊天机器人为例，该应用需要满足三个核心标准：

1. 直接回应用户：准确理解并直接回答用户问题
2. 提供准确诊断：基于症状给出可靠的医学诊断
3. 保持专业态度：回应清晰、尊重且专业

回答相关性指标(AnswerRelevancyMetric)

针对第一个标准，我们选择回答相关性指标。这个指标评估机器人的输出与用户输入的关联程度。

技术实现原理：

• 使用LLM从实际输出中提取所有陈述
• 对每个陈述与输入的相关性进行分类评分
• 综合计算最终相关性得分

这个指标能有效识别那些看似相关但实际上偏离用户核心问题的回答。

信息忠实度指标(FaithfulnessMetric)

针对诊断准确性标准，我们选择信息忠实度指标。这个指标专门用于评估RAG(检索增强生成)系统的表现。

工作原理：

• 比较实际输出与检索上下文之间的事实一致性
• 识别输出中是否存在与检索内容相矛盾的信息
• 评估诊断建议是否基于可靠的医学依据

对于医疗应用而言，这个指标尤为重要，能有效防止机器人给出与医学知识相悖的建议。

自定义专业度指标(GEval)

针对专业态度标准，DeepEval没有现成的指标，我们需要使用GEval框架创建自定义指标。

自定义指标的优势：

• 可以根据特定领域需求定制评估标准
• 灵活性高，能适应不同场景的专业要求
• 评估维度可自由定义

对于医疗聊天机器人，我们可以定义专业度包含：

• 用语清晰准确
• 态度尊重友善
• 保持适当同理心
• 符合医疗场景的沟通规范

指标实现代码示例

安装与基础设置

首先需要安装DeepEval框架：

pip install deepeval

预定义指标实现

from deepeval.metrics import (
    AnswerRelevancyMetric,
    ContextualRelevancyMetric
)

# 初始化指标
answer_relevancy_metric = AnswerRelevancyMetric()
contextual_relevancy_metric = ContextualRelevancyMetric()

自定义指标实现

from deepeval.test_case import LLMTestCaseParams
from deepeval.metrics import GEval

# 定义专业度评估标准
criteria = """评估实际输出是否表现出专业性：
1. 用语是否清晰准确
2. 态度是否尊重友善
3. 是否保持适当同理心
4. 是否符合医疗场景沟通规范"""

# 创建专业度评估指标
professionalism_metric = GEval(
    name="Professionalism",
    criteria=criteria,
    evaluation_params=[LLMTestCaseParams.ACTUAL_OUTPUT]
)

评估指标的选择策略

在实际项目中，选择评估指标时建议考虑：

1. 分层评估：将指标分为基础层(如相关性)和业务层(如专业度)
2. 权重分配：根据业务重要性为不同指标分配不同权重
3. 动态调整：随着应用迭代更新评估指标
4. 组合使用：多个指标配合使用以获得全面评估

DeepEval的强大之处在于它既提供了丰富的预定义指标，又支持灵活的自定义评估，能够满足从简单到复杂的各种LLM应用评估需求。

通过本文的指导，开发者可以更有针对性地为自己的LLM应用选择合适的评估指标，确保应用质量的同时也能持续优化改进。

deepeval The Evaluation Framework for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepeval