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 是一个开源的、基于 Python 的 LLM 性能评估框架。它可以用于评估 检索增强生成 (RAG) 和其他使用框架（如 LlamaIndex 或 LangChain）构建的应用程序，也可以用于基线和基准模型。DeepEval 超越了单词匹配得分，评估准确性、相关性和一致性，在现实场景中提供更可靠的评估。它包括诸如幻觉检测、答案相关性和超参数优化等指标，并支持 GEval 创建自定义、用例特定的指标。我们的团队使用 DeepEval 使用 LLM 作为评判者技术微调智能体输出。它与 pytest 和 CI/CD 管道集成，使其易于采用并具有持续评估的价值。对于在受监管环境中构建 LLM 应用程序的团队，由英国人工智能安全研究所开发的 Inspect AI 提供了一个替代方案，更专注于审计和合规性。

DeepEval 是一个基于 Python 的开源评估框架，用于评估大语言模型（LLM）的性能。你可以使用它评估使用流行框架（如LlamaIndex 或LangChain构建的检索增强生成（RAG）和其他类型的应用程序，也可以用于基准测试和对比不同模型，以满足你的需求。DeepEval 提供了一个全面的指标和功能套件，用于评估 LLM 的表现，包括幻觉检测、答案相关性和超参数优化。它支持与 pytest 的集成，结合其断言功能，你可以轻松地将测试套件集成到持续集成（CI）管道中。如果你正在使用 LLM，建议尝试 DeepEval 来改进测试流程，确保你的应用程序的可靠性。