Evaluate Large Language Model (LLM) systems using automated metrics, LLM-as-judge patterns, and standardized benchmarks to ensure production quality and safety.
| Task Type | Primary Approach | Metrics | Tools |
| Classification (sentiment, intent) | Automated metrics | Accuracy, Precision, Recall, F1 | scikit-learn | | Generation (summaries, creative text) | LLM-as-judge + automated | BLEU, ROUGE, BERTScore, Quality rubric | GPT-4/Claude for judging | | Question Answering | Exact match + semantic similarity | EM, F1, Cosine similarity | Custom evaluators |
Valuta i sistemi LLM utilizzando metriche automatizzate, LLM come giudice e benchmark. Da utilizzare durante il test della qualità immediata, la convalida delle pipeline RAG, la misurazione della sicurezza (allucinazioni, errori) o il confronto di modelli per l'implementazione della produzione. Fonte: ancoleman/ai-design-components.