DeepEval

DeepEval is an open-source, Python-based framework for assessing LLM performance. It can be used to evaluate retrieval-augmented generation (RAG) systems and applications built with frameworks such as LlamaIndex or LangChain, as well as to baseline and benchmark models. DeepEval goes beyond simple word-matching metrics, assessing accuracy, relevance and consistency to provide more reliable evaluation in real-world scenarios. It includes capabilities such as hallucination detection, answer relevance scoring and hyperparameter optimization. One feature our teams have found particularly helpful is that it allows teams to define custom, use-case–specific metrics.

Recently, DeepEval has expanded to support complex agentic workflows and multi-turn conversational systems. Beyond evaluating final outputs, it provides built-in metrics for tool correctness, step efficiency and task completion, including evaluation of interactions with MCP servers. It also introduces conversation simulation to automatically generate test cases and stress-test multi-turn applications at scale.

DeepEval es un framework de evaluación de código abierto basado en Python para medir el rendimiento de los LLMs. Puede utilizarse para evaluar la generación mejorada por recuperación (RAG) y otras aplicaciones desarrolladas con frameworks como LlamaIndex o LangChain, así como para establecer líneas base y realizar comparaciones de modelos. DeepEval va más allá de las métricas basadas en coincidencia de palabras, evaluando precisión, relevancia y consistencia para ofrecer resultados de evaluación más confiables en escenarios reales. Incluye métricas como detección de alucinaciones, relevancia de respuestas y optimización de hiperparámetros, y admite GEval para crear métricas personalizadas adaptadas a cada caso de uso. Nuestros equipos utilizan DeepEval para ajustar los resultados agénticos mediante la técnica LLM como juez. Se integra con pytest y con pipelines de CI/CD, lo que facilita su adopción y lo hace valioso para la evaluación continua. Para los equipos que desarrollan aplicaciones basadas en LLM en entornos regulados, Inspect AI, desarrollado por el UK AI Safety Institute, ofrece una alternativa con un enfoque más sólido en auditoría y cumplimiento.

DeepEval Es un framework de evaluación de código abierto basado en Python, utilizado para evaluar el rendimiento de los LLM. Puedes usarlo para evaluar la generación aumentada por recuperación (RAG) y otros tipos de aplicaciones creadas con frameworks populares como LlamaIndex o LangChain. También sirve para establecer líneas base y benchmark al comparar diferentes modelos de acuerdo a tus necesidades. DeepEval proporciona un conjunto completo de métricas y funciones para evaluar el rendimiento de los LLM, incluida la detección de alucinaciones, la relevancia de las respuestas y la optimización de híper parámetros. Ofrece integración con pytest y, junto con sus aserciones, puedes fácilmente integrar el conjunto de pruebas en un pipeline de integración continua (CI). Si trabajas con LLM, considera probar DeepEval para mejorar tu proceso de pruebas y garantizar la fiabilidad de tus aplicaciones.