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DeepEval：专门用来测试和评估 LLM 表现，结合了最新的研究成果，可以用各种指标来衡量，如 G-Eval、RAGAS、幻觉、回答相关性等。这些评估可以在你自己的设备上本地运行，支持多种模型和工具，比如 LangChain 和 LlamaIndex 等。

它能做什么？ DeepEval 就像一个 LLM 的“体检医生”，能帮你检查你的聊天机器人、RAG 管道或其他 AI 应用的健康状况。无论你是想优化模型、调整提示词，还是确保你的应用不会“跑偏”，DeepEval 都能派上用场。它支持以下功能：

• 全面评估：既能测试整个 LLM 应用（端到端），也能检查单个组件（比如检索器、工具调用）
• 丰富指标：提供多种现成的评估指标，比如回答的准确性、上下文相关性、是否有毒性（toxicity）或偏见（bias）。你甚至可以自定义指标
• 数据集生成：可以生成模拟数据来测试你的模型
• 安全测试：通过红队测试（red-teaming），检查你的 LLM 是否容易受到提示注入（prompt injection）等攻击
• 基准测试：轻松用 MMLU、HellaSwag 等知名数据集测试你的模型性能
• 云端支持：通过 Confident AI 平台，可以存储测试数据、生成报告、对比不同版本的表现，甚至监控生产环境中的 LLM 表现

为什么重要？ DeepEval 填补了 LLM 开发中的一个关键空白：如何系统化地测试和优化模型输出。它不仅适合开发者调试 RAG 管道或聊天机器人，还能帮助团队在生产环境中持续监控和改进 LLM 的表现。它的模块化设计和与 CI/CD 工具的无缝集成，让测试过程像写代码一样自然。

谁在用？ DeepEval 由 Confident AI 团队开发，适用于从初创公司到大企业的 LLM 开发者。如果你用 LangChain、LlamaIndex 或者想从 OpenAI 切换到自托管模型（比如 Deepseek R1），DeepEval 都能帮你确保模型质量。