confident-ai/deepeval

Framework de testes unitários para aplicações LLM. Fornece aos desenvolvedores ferramentas automatizadas para testar padrões de regressão em fluxos de trabalho de agentes.

O que é deepeval?

O confident-ai/deepeval é um framework de testes unitários projetado especificamente para aplicações baseadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs). Ele permite que desenvolvedores criem e executem testes automatizados para verificar padrões de regressão em fluxos de trabalho de agentes de IA, garantindo que mudanças no código ou nos prompts não introduzam comportamentos indesejados. A ferramenta oferece uma interface simples para definir métricas de avaliação, como precisão, relevância e consistência, facilitando a integração contínua (CI/CD) em projetos de LLM. Suporta ambientes Python e pode ser utilizado com frameworks populares como LangChain e LlamaIndex, além de se integrar perfeitamente com plataformas de agentes como Claude Code e Cursor. O fluxo de trabalho típico envolve a definição de casos de teste baseados em dados de entrada e saída esperada, seguido pela execução de avaliações que geram relatórios detalhados sobre o desempenho do modelo. Com isso, o deepeval ajuda a manter a confiabilidade e a consistência de aplicações LLM em cenários de desenvolvimento iterativo.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add confident-ai/deepeval

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Documentação

O que deepeval faz?

Framework de testes unitários para aplicações LLM. Fornece aos desenvolvedores ferramentas automatizadas para testar padrões de regressão em fluxos de trabalho de agentes.

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