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Evalplus

C+19/40评估 / 观测洞察置信度:

Evaluation framework for LLM-synthesized code.

2,100PythonCreated 2023-05-01GitHub →
evaluationcode-generation

Executive Insight

Evalplus 属于「评估 / 观测」方向,综合分 19/40(C+)。当前最强项是 评估与验证、LLM 集成、记忆系统,短板集中在 工具使用、知识检索 (RAG)。

核心优势

  • - 评估与验证达到 5/5(多 Agent 互审 + 迭代优化),说明该项目在这一能力上较成熟。
  • - LLM 集成达到 4/5(多模型切换 + Provider 抽象),说明该项目在这一能力上较成熟。
  • - 记忆系统达到 3/5(向量检索 + 语义记忆),说明该项目在这一能力上较成熟。

能力短板

  • - 工具使用仅 1/5,当前更像“可用基础版”,需要补齐工程化能力。
  • - 知识检索 (RAG)仅 1/5,当前更像“可用基础版”,需要补齐工程化能力。

适用场景

  • - 上线前质量评估
  • - 线上行为监控和追踪

落地风险与建议

  • - 该条目为启发式分析,建议在核心决策前做一次仓库级人工复核。
  • - 人机协作机制偏弱,生产环境需增加人工审批或灰度发布闸门。
  • - 梳理工具调用协议,先统一输入输出,再做动态路由。
  • - 优先引入检索层:切块 + 向量召回 + 重排,提升事实性。

Intelligence Profile

LLM 集成Agent 自主性记忆系统工具使用知识检索 (RAG)多模态评估与验证人机协作

Dimensions

LLM 集成

多模型切换 + Provider 抽象

Level 4: 多模型切换 + Provider 抽象

Heuristic from category — verify manually

Agent 自主性

多步执行(人工每步确认)

Level 2: 多步执行(人工每步确认)

Heuristic from category — verify manually

记忆系统

向量检索 + 语义记忆

Level 3: 向量检索 + 语义记忆

Heuristic from category — verify manually

工具使用

硬编码 1-2 个工具

Level 1: 硬编码 1-2 个工具

Heuristic from category — verify manually

知识检索 (RAG)

简单文本搜索

Level 1: 简单文本搜索

Heuristic from category — verify manually

多模态

图片输入理解

Level 1: 图片输入理解

Heuristic from category — verify manually

评估与验证

多 Agent 互审 + 迭代优化

Level 5: 多 Agent 互审 + 迭代优化

Heuristic from category — verify manually

人机协作

AI 执行 + 人工审批

Level 2: AI 执行 + 人工审批

Heuristic from category — verify manually

Architecture

eval-obs (catalog seed)

Evaluation framework for LLM-synthesized code.

GitHub Live Metrics

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