Source
DeepEval — Faithfulness et guide d'évaluation RAG
Intégrable comme tests unitaires (pytest) sur le jeu de questions du cabinet fictif.
Confirmée#rag#evaluationPublié le 16 sept. 2026Mis à jour le 16 sept. 2026Vérifié le 16 sept. 2026À revérifier le 15 déc. 2026
- Organisation
- Confident AI (DeepEval)
- Type
- Documentation officielle
- Fiabilité
- Fiabilité haute
- Publié
- lu le 16/09/2026
- Consulté le
- 16 septembre 2026
- Sujets
- rag, evaluation
Citée par 1 page(s)
Ce que dit la source : Faithfulness = « whether the LLM's output factually aligns with the contents of your RAG's retrieval context » ; Contextual Precision, Answer Relevancy ; juge LLM par défaut gpt-4o, configurable vers un modèle local ; open source.
Ce qu'on en retient : intégrable comme tests unitaires (pytest) sur le jeu de questions du cabinet fictif.
Limites : licence exacte non confirmée dans les résultats.