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Création d'évaluateurs LLM et de code sur Arize v1.0.0

Utilisez cette ressource pour créer des évaluateurs LLM ou de code et les lancer sur des spans ou des expériences

Nouveau

  • 504 téléchargements
  • 141 mentions J'aime
  • 187 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install llm-judge-evaluator-setup

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent conçoit des évaluateurs sur Arize : juges LLM à partir de modèles, ou évaluateurs de code sans LLM. Il crée les tâches qui les appliquent aux spans ou aux expériences, configure le mapping des colonnes et la surveillance continue. Vous obtenez des scores reproductibles sur vos traces.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Création d'évaluateurs LLM et de code sur Arize »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : concepts d'évaluateur, de tâche et d'agrégation par trace ou session
  • references/cli-reference.md : commandes de création, de mise à jour et de lancement
  • references/troubleshooting.md : résolution des problèmes courants

Pour qui

  • Vous voulez mesurer les hallucinations ou la fidélité de vos réponses
  • Vous devez noter une expérience avec un critère automatique

Pas pour qui

    Étiquettes

    • évaluateur
    • juge llm
    • évaluation
    • hallucination
    • arize

    À propos

    Vous dites

    « Crée un évaluateur qui vérifie si la réponse reste fidèle au contexte récupéré, puis lance-le sur les spans de la semaine. »

    Carte de la skill « Création d'évaluateurs LLM et de code sur Arize »

    Skill publiée par arize-ai sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de créer des évaluateurs LLM ou de code et les lancer sur des spans ou des expériences
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/ax-profiles.md5,7 Ko
    • references/ax-setup.md1,7 Ko
    • references/cli-reference.md14,5 Ko
    • references/troubleshooting.md3,2 Ko
    • SKILL.md24,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    arize-ai
    Source
    github.com/arize-ai/arize-skills/tree/877c9daf7187543f6a4cecdfc24cd33c43fa3e48/skills/arize-evaluator
    Licence
    MIT

    Notice

    « arize-evaluator » (arize-ai, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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