DeepEval：一个用于评估和单元测试语言模型（LLM）应用的框架

DeepEval是一个用于评估和单元测试语言模型（LLM）应用的框架。它提供了各种指标，可用于评估语言模型应用在相关性、一致性、无偏见性和无毒性等方面的表现。通过DeepEval，机器学习工程师可以通过持续集成/持续交付（CI/CD）流程快速评估语言模型应用的性能。

项目地址：https://github.com/confident-ai/deepeval

DeepEval提供了Python友好的离线评估方法，确保您的应用准备上线。它就像是流水线上的“Pytest”，使得流水线的生产化和评估过程变得简单明了，就像通过所有的测试一样。

DeepEval的Web UI允许工程师分析和查看他们的评估结果。

DeepEval的特色功能包括：

- 测试生成回复的相关性、事实一致性、有毒性和偏见性等方面
- 提供Web UI，便于查看和比较测试、实现和结果
- 支持使用合成问题-回答自动评估，并以markdown格式输出表格
DeepEval是一个内置了各种指标的工具，同时也支持自定义指标。它可以方便地集成到已有的流水线和框架中，例如Langchain、LLAMA等。此外，DeepEval还提供了合成问题生成的功能，可以快速评估特定领域的语言模型。

总之，DeepEval的目标是让编写、运行和自动化语言模型的测试变得与编写Python中的单元测试一样简单直观。它很好地满足了机器学习工程师对结构化反馈的需求，并可以显著提高他们的迭代速度。

如果你在开发聊天机器人或语言模型应用程序，DeepEval绝对是一个能提高工程效率的好帮手。

该工具的核心功能包括：

1. 测试回复的相关性、一致性、无偏见性和无害性

2. 多个内置评估指标

3. 支持自定义评估指标

4. 一键集成到现有的机器学习流水线中

5. 合成问题的自动评估

6. 提供Web界面进行结果分析和展示

7. 对Python友好，编写测试用例就像编写单元测试一样简单