ディープエヴァル 無料

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開発元 自信に満ちたAI
公式サイト https://www.confident-ai.com/

DeepEval は、Confident AI チームによって維持されているオープンソース LLM 評価フレームワークです。 RAG、エージェント、チャットボット、モデル移行テストを 品質プロセスに組み込むのに適しています。

ディープエヴァル 製品インターフェース

DeepEval

コアパラメータと統計

DeepEval の公的位置づけは「LLM 評価フレームワーク」です。これは、エンド ユーザーが記事の信頼性を判断するための AI コンテンツ検出器ではなく、エンジニアリング チームが LLM アプリケーションの品質を評価するためのテスト フレームワークです。Pytest スタイルでテスト ケースを整理し、インジケーターを使用して RAG、エージェント、チャットボット、複数ラウンドの対話とモデル移行の効果を測定し、結果をローカル CI または Confident AI プラットフォームに接続します。

プロジェクト 広報
製品形態 オープンソース Python パッケージ + 自信を持った AI クラウド品質プラットフォーム
正式な入口 Confident AI; DeepEval のドキュメントと製品ページは deepeval.com です。
オープンソース ウェアハウス confident-ai/deepeval
ライセンス Apache-2.0
現在の PyPI バージョン 4.0.7、2026 年 6 月 22 日にアップロード
Python の要件 Python >=3.9、<4.0
GitHub コミュニティの規模 約 16.4k スター、1.5k フォーク
コア指標の範囲 Agentic、RAG、マルチターンダイアログ MCP、マルチモダリティ、幻覚、偏見、有害な JSON の正確性など
典型的なエントリ pip install -U deepeval、deepeval test run、自信のある AI プラットフォーム

分類判定: DeepEval は、LLM アプリケーションの品質、テスト セット、指標、回帰、およびモデル/プロンプト ワードの改善に取り組みます。これは「ai-model-training」に最も近いものです。幻覚、偏見、毒性などの検出指標が含まれていますが、目的はコンテンツ プラットフォームに AI 生成のコンテンツ認識サービスを提供することではなく、モデル システムを評価することです。

仕様の境界: DeepEval はコードと CI/CD に評価を書き込むことができますが、評価結果は依然としてテストセットの品質、しきい値設定の判断モデル、指標の選択に依存します。生産品質管理には、手動による注釈、ログ追跡、バージョン ベースライン、およびビジネスの承認が依然として必要です。

ユーザーと市場の認識

DeepEval の評価は主に、オープンソース コミュニティ、開発者のワークフロー、Confident AI のエンタープライズ プラットフォームの位置付けから来ています。公式製品ページには、DeepEval が「毎日 1 億回以上の評価」に使用されていることが示されており、Google、OpenAI、Toyota、Adobe、Walmart、Mastercard、AWS、NVIDIA、Microsoft などの採用ロゴが表示されています。これらのロゴは公式の表示シグナルとして使用できますが、具体的な契約範囲、導入規模、支払いレベルは公開されていません。

オープンソース コミュニティ: GitHub リポジトリには、約 16.4,000 のスターと 1.5,000 のフォークが公開されており、DeepEval が初期の実験プロジェクト段階を超え、インジケーター、統合、データ セット、テスト コマンドに関して安定した開発者の入口を形成していることを示しています。

開発者エコシステム: README は、OpenAI、OpenAI Agents、LangChain、LangGraph、Pydantic AI、CrewAI、Anthropic、AWS AgentCore、LlamaIndex などのフレームワークと統合されています。チームにとって、このタイプの統合は「最初にアプリケーションを変更してから評価する」という煩雑さを軽減し、既存の RAG または Agent プロジェクトの品質ベースラインを補足するのにより適しています。

企業シグナル: Confident AI は、ベンチマーク、テスト、モニター、トレース、データセット管理などをカバーする AI 品質プラットフォームとしての地位を確立しています。DeepEval はローカル コード層での評価実行を提供し、Confident AI はチームのコラボレーション、レポート作成、データの永続性、運用監視のための商用入口として機能します。

コストメリット

  • C-side/Individual: 通常、コア機能を体験するために無料版が提供され、高頻度で使用するには有料パッケージのサブスクリプションが必要です。
  • API/開発者: 通話量に応じて請求され、独自のシステムに柔軟に統合できる開発チームに適しています。
  • 企業/民営化: カスタマイズされた見積もりと展開計画を取得するには、ビジネス オーナーに連絡してください。具体的な価格は、公式のリアルタイム価格ページに準拠します。

主な機能

DeepEval の機能は、「LLM 品質をテスト可能、説明可能、および回帰可能にする」ことを中心に展開しており、その中核となる機能はインジケーター、テスト ケース、追跡、データ セット、統合、プラットフォームの同期をカバーしています。

  • LLM-as-a-Judge インジケーター: G-Eval、DAG、およびカスタム インジケーターは、ビジネス標準を実行可能な評価に変換するために使用され、決定的な答えはないが品質の判断が必要なシナリオに適しています。
  • RAG 評価: 回答の関連性、忠実度、コンテキストの想起、コンテキストの精度、RAGAS などの指標を使用して、取得の品質と生成の品質を分割し、コンテキストに応じた質問を取得するか、回答生成の質問を取得するかを容易に特定できます。
  • エージェントのメトリクス: タスクの完了、ツールの正確性、目標の正確性、ステップの効率、計画の遵守、計画の品質、ツールの使用、引数の正確さなどのメトリクスは、エージェントがタスクを完了するか、ツールを正しく呼び出すか、迂回するかどうかを評価するのに適しています。
  • マルチラウンドおよび MCP 評価: 知識の保持、会話の完了度、MCP タスクの完了、MCP の使用およびその他の指標は、マルチラウンド セッションと MCP サーバー コール リンクを対象としており、カスタマー サービス、販売、操作アシスタント、およびツールベースのエージェントに適しています。
  • ローカル テストと CI/CD: DeepEval は、スクリプトまたは CI コンテキストでローカルに実行できる Pytest と同様のテスト方法を採用しており、手動のスポット チェックのみに依存する品質の盲点を減らします。
  • 確実な AI プラットフォーム同期: ログイン後、テスト結果、レポート、データセット、トレースをクラウド プラットフォームに同期して、チームのコラボレーションと生産品質の観察を促進できます。

実装に関しては、機能の選択を一度にすべてカバーすべきではありません。より賢明なアプローチは、最初に「RAG の回答は取得コンテキストに忠実である必要がある」または「エージェントは正しいツールを呼び出す必要がある」など、1 ～ 2 つの高価値リンクの指標ベースラインを確立し、その後、MCP および運用監視の複数ラウンドに段階的に拡張することです。

モデルとバージョンの進化

DeepEval のバージョン進化を知るための公開された手がかりは 2 つあります。1 つはインストールと依存関係の管理のための PyPI パッケージのバージョン、もう 1 つは主要な機能ノードを表示するための GitHub リリースです。現在の PyPI は 4.0.7 を示し、GitHub の最新リリースは v4.0.5 を示します。 2 つが同期していない場合は、ロックされたパッケージのバージョンと対応する変更の説明を使用して運用環境を検証する必要があります。

メインラインバージョン

  • 4.0.7、2026-06-22: PyPI の現在の公開バージョン。新しいプロジェクトのインストールのベースラインとして適しています。 Python 3.9 ～ 3.14 をサポートします。
  • v4.0.5、2026-05-28: GitHub リリース ノード、「claude-opus-4-8」モデル プリセット サポートを追加し、マルチモーダルな構造化出力と価格メタデータの更新が含まれています。
  • v4.0.2、2026-05-13: DeepEval 4.0 ノード。コーディング エージェント用の eval ハーネス、ターミナル トレース検査、10 以上のネイティブ統合を導入。
  • v3.9.9、2025-12-01: エージェント評価と複数ラウンドの合成データ生成に焦点を当てた公開リリース記録。

バージョンの使用に関する提案

バージョン ノード 公開変更 懸念事項の使用
4.0.7 PyPI の現在のパッケージのバージョン 新しいプロジェクトのインストール、依存関係ロックの Python バージョン互換
v4.0.5 クロード Opus 4.8 プリセット モデルのプリセット、価格メタデータ、構造化された出力シナリオ
v4.0.2 DeepEval 4.0 機能ライン コーディング エージェント評価ループ、TUI トレース、フレームワーク統合
v3.9.9 エージェントインジケーターとマルチラウンド合成データ エージェント回帰、マルチラウンド セッション テスト セットの生成

高頻度の反復フレームワークは、実稼働 CI でのロックフリーのアップグレードには適していません。チームは、インジケーターのロジックの変更がモデルの品質の変更として誤って判断されるのを避けるために、アップグレードする前に「deepeval」バージョンを修正し、ジャッジモデルを記録し、インジケーターのしきい値を記録し、安定したゴールデンのセットを再生する必要があります。

技術的な利点

DeepEval の技術的利点は、単一モデルのパフォーマンスではなく、「テスト フレームワーク + インジケーター システム + 追跡統合」の組み合わせによってもたらされます。

Pytest スタイルのメカニズム: LLM 出力をテスト ケースにパッケージ化し、assert_test とインジケーターのしきい値を使用して、合格するかどうかを判断します。その結果、評価が PR、CI、リリースのプロセスに入る可能性があります。該当するシナリオは、モデルの継続的な反復、プロンプト ワード RAG チャンキング、またはエージェント ツール チェーンを必要とするエンジニアリング プロジェクトです。

インジケーターの解釈可能なメカニズム: 多くのインジケーターはスコアだけでなく理由も出力します。その結果、失敗の結果を見つけて、関連性、事実の忠実性、ツールの呼び出し、ステップの効率性、または役割のコンプライアンスの問題に答えることが容易になります。該当するシナリオは、単なる「合格/不合格」のブラック ボックスの結論ではなく、複数チームの共同デバッグです。

エンドツーエンドとコンポーネント レベルの評価が共存: このドキュメントは、LLM アプリケーション全体をブラック ボックス評価としてサポートし、トレース、スパン、およびコンポーネント レベルの呼び出しでの実行インジケーターもサポートしています。その結果、チームはユーザー エクスペリエンスの結果を検索、ツールの呼び出し、または生成ノードに至るまで特定できるようになります。複雑な RAG、エージェント、およびマルチサービス オーケストレーションに適しています。

フレームワーク統合メカニズム: OpenAI、LangChain、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex およびその他の統合により、アクセス コストが削減されます。その結果、評価でメインのアプリケーション プロセスを書き直す必要がなくなりました。適用可能なシナリオは、テスト プラットフォームを最初から構築するのではなく、既存の AI アプリケーションの品質管理を補完することです。

制限範囲: ジャッジとしての LLM 自体も、モデルの設定、プロンプトの単語、コンテキスト、およびしきい値の影響を受けます。主要なビジネス シナリオでは、依然として手動のアノテーション セット、決定論的ルール、オンライン モニタリング、回帰サンプルの共同検証が必要です。

使い方

DeepEval への最短パスは、パッケージをインストールし、テスト サンプルを作成し、インジケーターを選択し、CLI を実行することです。ドキュメントに記載されている基本的なコマンドは次のとおりです。

「」バッシュ pip install -U deepeval deepeval テストの実行 test_example.py 「」

入口 群衆に適しています 代表的な用途 主要な施設
Python パッケージ 開発者、アルゴリズムエンジニア ローカル評価ノート、単体テスト Python >=3.9
パイテスト/CLI エンジニアリングチーム CI 回帰、リリース前品質ゲート 定義されたテスト ケースとしきい値
自信に満ちたAI チームと企業 レポート、データセットトレース、実稼働監視 アカウント API キー、データ ガバナンス戦略
MCP / IDE ワークフロー エージェント開発者 エディターでデータを取得し、評価を実行し、トレースを確認します。 Confident AI MCP サーバー構成

一般的な使用方法は 3 つのステップに分けることができます。まず、少数のゴールデンを使用してビジネスの中核的な問題をカバーします。次に、RAG、エージェント、または複数ラウンドのセッションに対応するインジケーターを選択します。最後に、テスト コマンドを CI に接続し、失敗したサンプルを回帰セットにまとめます。あるモデルから別のモデルへの切り替えなどのモデル移行の場合、DeepEval の価値は、手動のトライアル チャットのみに依存するのではなく、移行前後の品質の違いを再現できることにあります。

製品の価格設定

価格モデルは公式リアルタイム ページに準拠します。通常はフリーミアムやサブスクリプション制が採用されており、基本的な機能は無料で利用できます。 高度な機能や使用頻度が高い場合は有料のサブスクリプションが必要となるため、実際の使用状況に基づいて最適なソリューションを評価することをお勧めします。

アプリケーションのシナリオ

DeepEval は、1 回限りのデモではなく、「継続的に変更されるが安定して配信する必要がある」LLM アプリケーションに適しています。

  • RAG Knowledge Base Quality Regression: 回答が関連しているかどうか、検索コンテキストに忠実であるかどうか、取得されたフラグメントが期待される情報をカバーしているかどうかを評価します。利点は、チャンク化、埋め込み、再ランキング、およびプロンプト単語変更の影響を定量化できることです。
  • エージェント ツール呼び出しの受け入れ: エージェントがタスクを完了したかどうか、正しいツールを呼び出したかどうか、パラメータが正しいかどうか、手順が冗長かどうかを確認します。利点は、「ツールを使用できそうなもの」を回帰テストに変えることです。
  • モデルの移行とプロンプト ワードの改訂: 同じゴールデン セット上で、異なるモデル、異なるプロンプト、または異なるシステム アーキテクチャのパフォーマンスを比較します。メリットは、モデルを置き換える際に主観的な判断が生じるリスクを軽減できることです。
  • 顧客サービスと営業アシスタントの複数回のラウンド: 知識の保持、対話の完全性、役割の遵守、およびタスクの完了を評価します。その成果は、複数回のコンテキスト ドリフトと役割の逸脱を早期に検出することです。
  • 生産品質監視: Confident AI プラットフォームと組み合わせると、オフラインの評価トレースとオンラインの応答監視を接続できます。利点は、ケースのフィードバックからの品質問題を傾向指標に変えることです。

これらのシナリオの共通前提は、ビジネス チームが「良い答え」または「成功したタスク」の基準を定義できるということです。ビジネス標準が存在しない場合、評価フレームワークはスコアを生成することしかできず、質の高いコンセンサスに代わることはできません。

該当する人

DeepEval は 3 つのグループの人々にとって最も価値があります。

  • AI アプリケーション開発者: RAG、チャットボット、またはエージェントの品質をテスト プロセスに書き込む必要があります。特に、すでに Python、Pytest、または CI/CD を使用しているチームに適しています。
  • 機械学習/LLM プラットフォーム チーム: 評価指標、テスト セット、モデル移行ベースラインを統合し、さまざまなプロジェクトのアクセス制御をリリースして、ビジネス ラインごとに一連のスクリプトを作成する必要性を減らす必要があります。
  • QA および製品品質リーダー: LLM システムがビジネス標準を満たしているかどうかを追跡するには、人間の経験だけに頼るのではなく、解釈可能なスコアとレポートを使用する必要があります。
  • エンタープライズ AI ガバナンス チーム: 評価、監視、監査、データセット管理を統合プラットフォームに統合する必要がある場合は、Confident AI のビジネス機能に注目してください。

あまり適切でない状況は、チームが 1 回限りのデモしか行っていない場合、安定したテスト サンプルがない場合、明確な品質基準がない場合、または製品が Python/CI に優しいエンジニアリングではない場合です。現時点では、完全な評価フレームワークを直接導入するよりも、まずビジネスの受け入れ基準を確立することが重要です。

概要と展望

DeepEval の中核となる能力は、LLM アプリケーション評価をエンジニアリング テスト フレームワークに変えることにあります。開発者は、使い慣れたテスト ファイル CLI および CI パイプラインを使用して、RAG、エージェント、マルチラウンド会話、およびモデル移行を評価できます。 Confident AI は、これらの評価結果をチームのコラボレーション、レポート作成、生産監視に拡張します。これは、「手動トライアル チャット」から「返却可能な品質ゲート」へのアップグレードを検討しているチームにとって、明確なエントリーの選択肢です。

現在の制限にも直視する必要があります。PyPI と GitHub のリリース リズムは、必ずしも完全に一致しているわけではありません。公開価格はすべての企業条件を開示しているわけではありません。 LLM-as-a-judge インジケーターは調整する必要があり、手動の注釈やビジネスの承認を直接置き換えることはできません。公式に表示される顧客 ID は、特定の導入規模と同等であってはなりません。購入して実装するときは、まず 1 ～ 2 つの高リスクリンクをパイロットとして選択し、ベースライン スコア、手動介入率、誤った判断のサンプル、およびモデルの通話コストを記録してから、完全な CI およびエンタープライズ プラットフォームに拡張するかどうかを決定する必要があります。

関連ツール: hugging-face、replicate

バージョン情報

  • ディープエヴァル 4.0.7 ：PyPI の現在のパブリック パッケージ バージョンは、Python 3.9 ～ 3.14 をサポートし、DeepEval 4.x のエージェント評価、追跡、CI テスト機能を継続します。
  • Opus 4.8: デイ 0 サポート ：GitHub Releases によって公開された 4.x バージョン ノードには、claude-opus-4-8 モデル プリセットのサポートが追加され、マルチモーダルおよび構造化出力に関連する価格設定メタデータが含まれています。
  • DeepEval 4.0 ：GitHub Releases によって公開された DeepEval 4.0 ノードには、コーディング エージェント、ターミナル トレース検査、および 10 を超えるネイティブ統合のための eval ハーネスが導入されています。

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