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title: Evaluator
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
import { Image } from '@/components/ui/image'

Der Evaluator-Block nutzt KI, um die Inhaltsqualität anhand benutzerdefinierter Metriken zu bewerten. Perfekt für Qualitätskontrolle, A/B-Tests und um sicherzustellen, dass KI-Ausgaben bestimmte Standards erfüllen.

<div className="flex justify-center">
  <Image
    src="/static/blocks/evaluator.png"
    alt="Evaluator-Block-Konfiguration"
    width={500}
    height={400}
    className="my-6"
  />
</div>

## Konfigurationsoptionen

### Bewertungsmetriken

Definieren Sie benutzerdefinierte Metriken, anhand derer Inhalte bewertet werden. Jede Metrik umfasst:

- **Name**: Eine kurze Bezeichnung für die Metrik
- **Beschreibung**: Eine detaillierte Erklärung, was die Metrik misst
- **Bereich**: Der numerische Bereich für die Bewertung (z.B. 1-5, 0-10)

Beispielmetriken:

```
Accuracy (1-5): How factually accurate is the content?
Clarity (1-5): How clear and understandable is the content?
Relevance (1-5): How relevant is the content to the original query?
```

### Inhalt

Der zu bewertende Inhalt. Dies kann sein:

- Direkt in der Blockkonfiguration bereitgestellt
- Verbunden mit der Ausgabe eines anderen Blocks (typischerweise ein Agent-Block)
- Dynamisch während der Workflow-Ausführung generiert

### Modellauswahl

Wählen Sie ein KI-Modell für die Durchführung der Bewertung:

- **OpenAI**: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
- **Anthropic**: Claude 3.7 Sonnet
- **Google**: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
- **Andere Anbieter**: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
- **Lokale Modelle**: Ollama oder VLLM-kompatible Modelle

Verwenden Sie Modelle mit starken Argumentationsfähigkeiten wie GPT-4o oder Claude 3.7 Sonnet für beste Ergebnisse.

### API-Schlüssel

Ihr API-Schlüssel für den ausgewählten LLM-Anbieter. Dieser wird sicher gespeichert und für die Authentifizierung verwendet.

## Beispielanwendungsfälle

**Bewertung der Inhaltsqualität** - Inhalte vor der Veröffentlichung bewerten

```
Agent (Generate) → Evaluator (Score) → Condition (Check threshold) → Publish or Revise
```

**A/B-Tests von Inhalten** - Vergleich mehrerer KI-generierter Antworten

```
Parallel (Variations) → Evaluator (Score Each) → Function (Select Best) → Response
```

**Qualitätskontrolle im Kundenservice** - Sicherstellen, dass Antworten Qualitätsstandards erfüllen

```
Agent (Support Response) → Evaluator (Score) → Function (Log) → Condition (Review if Low)
```

## Ausgaben

- **`<evaluator.content>`**: Zusammenfassung der Bewertung mit Punktzahlen
- **`<evaluator.model>`**: Für die Bewertung verwendetes Modell
- **`<evaluator.tokens>`**: Statistik zur Token-Nutzung
- **`<evaluator.cost>`**: Geschätzte Bewertungskosten

## Best Practices

- **Verwenden Sie spezifische Metrikbeschreibungen**: Definieren Sie klar, was jede Metrik misst, um genauere Bewertungen zu erhalten
- **Wählen Sie geeignete Bereiche**: Wählen Sie Bewertungsbereiche, die ausreichend Granularität bieten, ohne zu komplex zu sein
- **Verbinden Sie mit Agent-Blöcken**: Verwenden Sie Evaluator-Blöcke, um die Ausgaben von Agent-Blöcken zu bewerten und Feedback-Schleifen zu erstellen
- **Verwenden Sie konsistente Metriken**: Für vergleichende Analysen sollten Sie konsistente Metriken über ähnliche Bewertungen hinweg beibehalten
- **Kombinieren Sie mehrere Metriken**: Verwenden Sie verschiedene Metriken, um eine umfassende Bewertung zu erhalten
