DeepEval

Comment utiliser DeepEval ?

1. Installer DeepEval via pip.
2. Définir les métriques et cas de test.
3. Connecter le modèle ou le pipeline RAG.
4. Lancer les évaluations automatisées.
5. Analyser scores et régressions.

Analyse détaillée

DeepEval apporte une approche structurée et mesurable à l’évaluation des systèmes LLM. Sa force est la standardisation des métriques et la facilité d’intégration dans des workflows existants. Il est particulièrement utile pour éviter des régressions silencieuses. En contrepartie, la pertinence des résultats dépend de la qualité des scénarios de test et du choix des métriques.

Fonctionnalités & Cas d’usage

• Métriques LLM standardisées — Faithfulness, relevance, correctness, hallucinations.
• Évaluation RAG — Mesure du grounding et de la pertinence des sources.
• Tests automatisés — Scénarios reproductibles et comparables.
• Comparaison de versions — Prompts, modèles et configurations côte à côte.
• Intégration CI/CD — Validation continue avant déploiement.
• Support agents — Évaluation de chaînes multi-étapes.
• Extensible — Ajout de métriques personnalisées.
• Open-source — Transparence et auditabilité.

• Applications LLM — Mesurer la qualité avant et après déploiement.
• Agents IA — Évaluer la cohérence et la fiabilité des décisions.
• RAG — Vérifier le grounding et réduire les hallucinations.
• Équipes produit — Comparer prompts et modèles.
• LLMOps — Industrialiser l’assurance qualité.

Intégrations

• Python
• Frameworks LLM
• Pipelines CI/CD
• Vector databases (selon RAG)

Aperçus visuels

Tarification

• Open Source – framework Python gratuit pour tests et évaluations LLM
• Confident AI Cloud – plateforme managée pour équipes avec collaboration et monitoring
• Enterprise – sécurité, support et déploiement avancé sur demande

Avantages & Limites

Alternatives

• Ragas
• Braintrust
• Promptfoo