DeepEval คืออะไร
DeepEval คือเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับประเมินผล Large Language Models (LLM) ที่พัฒนาโดย Confident AI ออกแบบมาเพื่อทำการตรวจสอบแบบ Assertion (คล้ายกับ Unit Testing) กับผลลัพธ์ของโมเดล ด้วยตัวชี้วัดในตัวที่ครอบคลุมทั้งเรื่องการกัมมันตภาพรังสีภาพลวงตา (Hallucination), ความเกี่ยวข้อง และความถูกต้องแม่นยำของ RAG พร้อมทั้งบูรณาการเข้ากับเฟรมเวิร์กการทดสอบ pytest ได้อย่างลงตัว ช่วยให้ทีมพัฒนาสามารถตรวจสอบคุณภาพผลลัพธ์ของแอปพลิเคชัน AI ได้โดยอัตโนมัติภายในไปป์ไลน์ Continuous Integration (CI) เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลจะยังคงรักษาประสิทธิภาพระดับสูงไว้ได้หลังจากการอัปเดตแต่ละครั้ง
แก้ไขปัญหาอะไร
ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM นักพัฒนามักประสบปัญหาผลลัพธ์ไม่เสถียร, ยากต่อการวัดปริมาณคุณภาพ และมีแนวโน้มที่จะเกิดภาพลวงตา (Hallucination) ได้ง่าย DeepEval เข้ามาแก้ปัญหาการตรวจสอบด้วยมนุษย์ที่ทั้งใช้เวลานานและมีความเป็นนามธรรมสูง ด้วยตัวชี้วัดการประเมินมาตรฐานและการทดสอบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นความแม่นยำของระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) หรือความเกี่ยวข้องของคำตอบจากแชทบอต เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณสามารถควบคุมคุณภาพได้อย่างเข้มงวด ช่วยเพิ่มความเสถียรและประสบการณ์ของผู้ใช้งานหลังเปิดให้บริการได้อย่างมาก
ฟีเจอร์เด่น
- ตัวชี้วัดการตรวจจับ Hallucination
- การประเมินความถูกต้องของ RAG
- การวิเคราะห์ความเกี่ยวข้องของคำตอบ
- รองรับการใช้งานร่วมกับ pytest
- รองรับไปป์ไลน์ Continuous Integration (CI)
ข้อดี
- เป็นโอเพนซอร์สฟรีและมีความยืดหยุ่นสูง
- มีตัวชี้วัดการประเมินในตัวที่หลากหลาย
- ง่ายต่อการผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่มีอยู่
ข้อเสีย
- ต้องมีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมและการทดสอบ
- การพึ่งพา API ภายนอกสำหรับการประเมินอาจทำให้เกิดต้นทุนเพิ่มเติม
กรณีการใช้งาน
- ตรวจสอบคุณภาพการดึงข้อมูลและการสร้างข้อความของระบบ RAG
- ทดสอบผลลัพธ์ของ LLM โดยอัตโนมัติในไปป์ไลน์ CI/CD
- ตรวจสอบและประเมินความแม่นยำของคำตอบจากแชทบอต
บันทึกบรรณาธิการ
นี่คือเครื่องมือควบคุมคุณภาพอัตโนมัติที่ขาดไม่ได้สำหรับการพัฒนาและดูแลรักษาแอปพลิเคชัน Large Language Model
คำถามที่พบบ่อย
DeepEval ฟรีหรือไม่?
ใช่ DeepEval เป็นเฟรมเวิร์กการประเมินแบบโอเพนซอร์ส นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดและใช้งานในโปรเจกต์ได้ฟรี
รองรับตัวชี้วัดการประเมินใดบ้าง?
มีตัวชี้วัดในตัวหลากหลาย เช่น การตรวจสอบ Hallucination, ความเกี่ยวข้อง และความถูกต้องของ RAG เพื่อช่วยตรวจสอบคุณภาพผลลัพธ์ของโมเดล
จะผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาได้อย่างไร?
สามารถรวมเข้ากับ pytest ได้โดยตรง ช่วยให้ทีมสามารถรันการทดสอบโมเดลโดยอัตโนมัติภายในไปป์ไลน์ Continuous Integration (CI)
เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง
AutoGen
LangGraph
เฟรมเวิร์กจัดการ AI Agent จากทีม LangChain สร้างระบบเอเจนต์ที่มีสถานะและควบคุมได้ด้วยโครงสร้างแบบกราฟ (Graph)
HeyDonto
ชั้นผสานความหมายข้อมูลทางการแพทย์ จัดเรียงข้อมูลที่แตกต่างกันในทันตกรรมและมะเร็งวิทยาให้กลายเป็นสัญญาณที่ใช้งานได้จริง
Luxonis
กล้อง AI เชิงลึก Edge AI ซีรีส์ OAK ประมวลผล Computer Vision บนอุปกรณ์ได้ทันที
Ressl AI
แพลตฟอร์มสำหรับฝึกอบรม ประเมิน และปรับใช้ AI Agent สำหรับองค์กร
Blocks.ai
เลเยอร์เครือข่ายสำหรับ AI Agent ให้คุณรันเอเจนต์ได้ทุกที่และเรียกใช้งานได้จากทั่วโลก