llm-evaluation
✓LLM 결과물 평가 및 품질 평가. 판사로서의 LLM 패턴, AI 출력을 위한 품질 게이트 또는 자동화된 평가 파이프라인을 구현할 때 사용합니다.
SKILL.md
Evaluate and validate LLM outputs for quality assurance using RAGAS and LLM-as-judge patterns.
| Faithfulness | RAG grounding | ≥ 0.8 | | Answer Relevancy | Q&A systems | ≥ 0.7 | | Context Precision | Retrieval quality | ≥ 0.7 | | Context Recall | Retrieval completeness | ≥ 0.7 |
| Judge model | GPT-4o-mini or Claude Haiku | | Threshold | 0.7 for production, 0.6 for drafts | | Dimensions | 3-5 most relevant to use case | | Sample size | 50+ for reliable metrics |
LLM 결과물 평가 및 품질 평가. 판사로서의 LLM 패턴, AI 출력을 위한 품질 게이트 또는 자동화된 평가 파이프라인을 구현할 때 사용합니다. 출처: yonatangross/orchestkit.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill llm-evaluation- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
llm-evaluation이란?
LLM 결과물 평가 및 품질 평가. 판사로서의 LLM 패턴, AI 출력을 위한 품질 게이트 또는 자동화된 평가 파이프라인을 구현할 때 사용합니다. 출처: yonatangross/orchestkit.
llm-evaluation 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill llm-evaluation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/yonatangross/orchestkit
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01