Qualität messen mit Microsoft.Extensions.AI.Evaluation

Das lernen Sie in dieser Lektion

• den Aufbau eines Evaluators erklären: IEvaluator, EvaluationResult, Metriken, Deutung und Diagnosen
• Erwartungen als EvaluationContext an einen Evaluator geben
• einen eigenen Evaluator im Code schreiben, der Eignung und Punktzahl mit dem Testsatz vergleicht
• mit ChatConfiguration ein Richter-Modell anbinden und EquivalenceEvaluator, RelevanceEvaluator und CoherenceEvaluator einsetzen
• mit dem F1Evaluator ohne Modell messen und seine Grenze kennen
• den ganzen Testsatz bewerten und das Ergebnis als Tabelle ausgeben