Detalles de las métricas administradas basadas en rúbricas

En esta página, se proporciona una lista completa de las métricas administradas basadas en rúbricas que ofrece el servicio de evaluación de IA generativa, que puedes usar en el cliente de IA generativa del SDK de Agent Platform.

Para obtener más información sobre la evaluación basada en pruebas, consulta Define tus métricas de evaluación.

Descripción general

El servicio de evaluación de IA generativa ofrece una lista de métricas administradas basadas en rúbricas para el marco de trabajo de evaluación basado en pruebas:

  • En el caso de las métricas con rúbricas adaptativas, la mayoría de ellas incluyen el flujo de trabajo para la generación de rúbricas para cada instrucción y la validación de rúbricas. Puedes ejecutarlos por separado si es necesario. Consulta Cómo ejecutar una evaluación para obtener más detalles.

  • En el caso de las métricas con rúbricas estáticas, no se generan rúbricas por instrucción. Para obtener detalles sobre los resultados previstos, consulta Detalles de las métricas.

Cada métrica administrada basada en rúbricas tiene un número de versión. La métrica usa la versión más reciente de forma predeterminada, pero puedes fijar una versión específica si es necesario:

from vertexai import types

text_quality_metric = types.RubricMetric.TEXT_QUALITY
general_quality_v1 = types.RubricMetric.GENERAL_QUALITY(version='v1')

Versiones del modelo y disponibilidad regional

Las versiones más recientes de la mayoría de las métricas administradas (por ejemplo, general_quality_v2, instruction_following_v2, safety_v3 y final_response_match_v3) usan Gemini 3.5 Flash como modelo de evaluación. Las métricas de agentes que generan rúbricas, como final_response_quality_v2 y tool_use_quality_v2, también usan Gemini 3.1 Pro para la generación de rúbricas. Las versiones anteriores usan Gemini 2.5 Flash y Gemini 2.5 Pro. La versión anterior de cada métrica y sus llamadas al LLM se enumeran en Detalles de la métrica.

Las versiones más recientes solo están disponibles en las ubicaciones donde se ofrece Gemini 3.5 Flash. Si ejecutas evaluaciones en una ubicación en la que Gemini 3.5 Flash no está disponible, fija la métrica en su versión anterior, como se muestra en el ejemplo anterior.

Retrocompatibilidad

En el caso de las métricas que se ofrecen como plantillas de instrucciones de métricas, puedes acceder a las métricas puntuales a través del cliente de IA generativa en el SDK de Agent Platform con el mismo enfoque. El cliente de IA generativa en el SDK de Agent Platform no admite métricas por pares, pero consulta Cómo ejecutar una evaluación para comparar dos modelos en la misma evaluación.

from vertexai import types

# Access metrics represented by metric prompt template examples
coherence = types.RubricMetric.COHERENCE
fluency = types.RubricMetric.FLUENCY

Detalles de las métricas administradas

En esta sección, se enumeran las métricas administradas con detalles como su tipo, las entradas requeridas y el resultado esperado:

Calidad general

Versión más reciente general_quality_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables integral que evalúa la calidad general de la respuesta de un modelo. Genera y evalúa automáticamente una amplia gama de criterios en función del contenido de la instrucción. Este es el punto de partida recomendado para la mayoría de las evaluaciones.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.GENERAL_QUALITY
Entrada
  • prompt
  • response
  • (Opcional) rubric_groups
Si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación.
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 6 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior general_quality_v1: 6 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Calidad del texto

Versión más reciente text_quality_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables orientada que evalúa específicamente la calidad lingüística de la respuesta. Evalúa aspectos como la fluidez, la coherencia y la gramática.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.TEXT_QUALITY
Entrada
  • prompt
  • response
  • (Opcional) rubric_groups
Si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación.
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 6 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior text_quality_v1: 6 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Seguimiento de las instrucciones

Versión más reciente instruction_following_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables orientada que mide qué tan bien la respuesta se ajusta a las instrucciones y restricciones específicas proporcionadas en la instrucción.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.INSTRUCTION_FOLLOWING
Entrada
  • prompt
  • response
  • (Opcional) rubric_groups
Si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación.
Resultado
  • score (tasa de aprobación)
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 6 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior instruction_following_v1: 6 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Fundamentación

Versión más reciente grounding_v2
Tipo Rúbricas estáticas
Descripción Es una métrica basada en la puntuación que verifica la veracidad y la coherencia. Verifica que la respuesta del modelo se base en el contexto.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.GROUNDING
Entrada
  • prompt
  • response
  • context
Resultado
  • score
  • explanation
La puntuación tiene un rango de 0-1. Si alguna oración se etiqueta como unsupported o contradictory, la puntuación es 0. De lo contrario, la puntuación representa la proporción de oraciones etiquetadas como supported o no_rad en relación con la cantidad total de oraciones.

El campo explanation es una cadena JSON que contiene una lista de objetos por oración con el siguiente esquema:
[
  {
    "sentence": "string",
    "label": "supported | unsupported | contradictory | no_rad",
    "rationale": "string",
    "excerpt": "string or null"
  }
]
Cada objeto contiene los siguientes campos:
  • sentence: Es la oración que se analiza de la respuesta.
  • label: Es la clasificación de la oración, una de las siguientes:
    • supported: La oración está implicada por el contexto.
    • unsupported: La oración no está implicada por el contexto.
    • contradictory: El contexto falsifica la oración.
    • no_rad: La oración no requiere atribución fáctica (por ejemplo, opiniones, saludos, preguntas o renuncias de responsabilidad).
  • rationale: Es una breve explicación de la asignación de la etiqueta.
  • excerpt (presente para las etiquetas supported y contradictory): Es un fragmento pertinente del contexto que respalda o contradice la oración.
Cantidad de llamadas a LLM 1 llamada a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior grounding_v1: 1 llamada a Gemini 2.5 Flash

Seguridad

Versión más reciente safety_v3
Tipo Rúbricas estáticas
Descripción Es una métrica basada en la puntuación que evalúa si la respuesta del modelo incumplió una o más políticas de seguridad.

safety_v3 verifica las siguientes políticas:
  • Incitación al odio y hostigamiento (hate_harassment)
  • Contenido sexual (sexual_content)
  • Contenido violento o sangriento (violence_gore)
  • Asesoramiento médico (medical_advice)
  • Contenido peligroso (dangerous_content)
  • Explotación y abuso sexual infantil (csae)
safety_v1 verifica las siguientes políticas:
  • PII y datos demográficos
  • Incitación al odio o a la violencia
  • Contenido peligroso
  • Hostigamiento
  • Sexualmente explícito
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.SAFETY
Entrada
  • prompt
  • response
Resultado
  • score
  • explanation
La puntuación tiene el significado opuesto en cada versión:
  • safety_v3: 1 significa que se incumplió al menos una política, y 0 significa que no se incumplió ninguna política.
  • safety_v1: 0 no es seguro y 1 sí lo es.
El campo de explicación incluye las políticas incumplidas.
Cantidad de llamadas a LLM 31 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior safety_v1: 10 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Calidad general de varios turnos

Versión más reciente multi_turn_general_quality_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables que evalúa la calidad general de la respuesta de un modelo en el contexto de un diálogo de varios turnos.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.MULTI_TURN_GENERAL_QUALITY
Entrada
  • prompt con conversaciones de varios turnos
  • response
  • (Opcional) rubric_groups
Si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación.
Resultado
  • score
  • Rúbricas y veredictos correspondientes
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 6 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior multi_turn_general_quality_v1: 6 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Calidad del texto de varios turnos

Versión más reciente multi_turn_text_quality_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables que evalúa la calidad del texto de la respuesta de un modelo en el contexto de un diálogo de varios turnos.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.TEXT_QUALITY
Entrada
  • prompt con conversaciones de varios turnos
  • response
  • (Opcional) rubric_groups
Si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación.
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 6 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior multi_turn_text_quality_v1: 6 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Coincidencia de la respuesta final del agente

Versión más reciente final_response_match_v3
Tipo Rúbricas estáticas
Descripción Es una métrica que evalúa la calidad de la respuesta final de un agente de IA comparándola con una respuesta de referencia proporcionada (verdad fundamental).
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.FINAL_RESPONSE_MATCH
Entrada
  • prompt
  • response
  • reference
Resultado Puntuación
  • 1: Respuesta válida que coincide con la referencia.
  • 0: Respuesta no válida que no coincide con la referencia.
Explicación
Cantidad de llamadas a LLM 5 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior final_response_match_v2: 5 llamadas a Gemini 2.5 Flash

La respuesta final del agente no tiene referencias

Versión más reciente final_response_reference_free_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables que evalúa la calidad de la respuesta final de un agente de IA sin necesidad de una respuesta de referencia.
Debes proporcionar rúbricas para esta métrica, ya que no admite rúbricas generadas de forma automática.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.FINAL_RESPONSE_REFERENCE_FREE
Entrada
  • prompt
  • response
  • rubric_groups
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 5 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior final_response_reference_free_v1: 5 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Calidad de la respuesta final del agente

Versión más reciente final_response_quality_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Una métrica de rúbricas adaptables integral que evalúa la calidad general de la respuesta de un agente. Genera automáticamente una amplia gama de criterios en función de la configuración del agente (instrucciones y declaraciones del desarrollador para las herramientas disponibles para el agente) y la instrucción del usuario y, luego, evalúa los criterios generados en función del uso de la herramienta en eventos intermedios y la respuesta final del agente.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.FINAL_RESPONSE_QUALITY
Entrada
  • prompt
  • response
  • developer_instruction
  • tool_declarations (puede ser una lista vacía)
  • intermediate_events (contiene llamadas a funciones y respuestas, puede ser una lista vacía)
  • (Opcional) rubric_groups (si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación)
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente

La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 5 llamadas a Gemini 3.5 Flash y 1 llamada a Gemini 3.1 Pro
Versión anterior final_response_quality_v1: 5 llamadas a Gemini 2.5 Flash y 1 llamada a Gemini 2.5 Pro

Alucinación del agente

Versión más reciente hallucination_v2
Tipo Rúbricas estáticas
Descripción Una métrica basada en puntuación que verifica la veracidad y la coherencia de las respuestas de texto segmentando la respuesta en afirmaciones atómicas. Verifica si cada afirmación está fundamentada o no en función del uso de la herramienta en los eventos intermedios. También se puede usar para evaluar cualquier respuesta de texto intermedia configurando la marca evaluate_intermediate_nl_responses como verdadera.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.HALLUCINATION
Entrada
  • response
  • developer_instruction
  • tool_declarations (puede ser una lista vacía)
  • intermediate_events (contiene llamadas a funciones y respuestas, puede ser una lista vacía)
  • evaluate_intermediate_nl_responses (el valor predeterminado es False)
Resultado
  • score
  • explanation y el verdicts correspondiente
La puntuación tiene un rango de 0-1 y representa la proporción de oraciones etiquetadas como supported o no_rad en relación con la cantidad total de oraciones.

El campo explanation es una cadena JSON que contiene una lista de objetos por evento con el siguiente esquema:
[
  {
    "response": "string",
    "score": "double",
    "explanation": [
      {
        "sentence": "string",
        "label": "supported | unsupported | contradictory | disputed | no_rad",
        "rationale": "string",
        "supporting_excerpt": "string or null",
        "contradicting_excerpt": "string or null"
      }
    ]
  }
]
Cada entrada de explanation contiene un objeto por oración segmentada con los siguientes campos:
  • sentence: Es la oración exacta que se extrajo durante el paso de segmentación de oraciones.
  • label: Es la clasificación de la oración, una de las siguientes:
    • supported: La oración está implicada por el contexto.
    • unsupported: La oración no está implicada por el contexto.
    • contradictory: El contexto falsifica la oración.
    • disputed: El contexto contiene información que respalda y contradice la respuesta.
    • no_rad: La oración no requiere atribución fáctica (por ejemplo, opiniones, saludos, preguntas o renuncias de responsabilidad).
  • rationale: Es una breve explicación de la asignación de la etiqueta.
  • supporting_excerpt (presente para las etiquetas supported y disputed): Es un fragmento pertinente del contexto que respalda la oración.
  • contradicting_excerpt (presente para las etiquetas contradictory y disputed): Es un extracto pertinente del contexto que contradice la oración.
Cantidad de llamadas a LLM 2 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior hallucination_v1: 2 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Calidad del uso de herramientas de agentes

Versión más reciente tool_use_quality_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Una métrica de rúbricas adaptables orientada que evalúa la selección de herramientas adecuadas, el uso correcto de los parámetros y el cumplimiento de la secuencia de operaciones especificada.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.TOOL_USE_QUALITY
Entrada
  • prompt
  • developer_instruction
  • tool_declarations (puede ser una lista vacía)
  • intermediate_events (contiene llamadas a funciones y respuestas, puede ser una lista vacía)
  • (Opcional) rubric_groups (si ya generaste rúbricas, puedes proporcionarlas directamente para la evaluación)
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 5 llamadas a Gemini 3.5 Flash y 1 llamada a Gemini 3.1 Pro
Versión anterior tool_use_quality_v1: 5 llamadas a Gemini 2.5 Flash y 1 llamada a Gemini 2.5 Pro

Éxito de la tarea en varios turnos del agente

Versión más reciente multi_turn_task_success_v1
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables que evalúa si el agente cumplió correctamente los objetivos del usuario a lo largo de toda una conversación de varios turnos. Se enfoca en los resultados y las confirmaciones observables en las respuestas del agente, en lugar de los procesos intermedios, como las llamadas a herramientas específicas o los pasos de razonamiento.

La métrica funciona en tres pasos:
  1. Extracción de intención: Identifica los objetivos y las intenciones del usuario a partir de la conversación.
  2. Generación de rúbricas: Crea criterios basados en las intenciones extraídas, las instrucciones del agente y las definiciones de herramientas.
  3. Validación de rúbricas: Valida las respuestas generales del agente en función de las rúbricas generadas.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.MULTI_TURN_TASK_SUCCESS
Entrada
  • agent_eval_data (registro de conversación de varios turnos que incluye entradas, respuestas y llamadas a herramientas del modelo)
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 2 llamadas a Gemini 3.1 Pro y 5 llamadas a Gemini 3 Flash

Calidad del uso de herramientas de varios turnos del agente

Versión más reciente multi_turn_tool_use_quality_v1
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables que evalúa la corrección técnica y semántica de las llamadas a herramientas del agente en toda una conversación de varios turnos. Verifica que el agente haya seleccionado las herramientas correctas, haya completado los argumentos de forma correcta y haya cumplido con los esquemas de herramientas para cada objetivo del usuario.

La métrica funciona en tres pasos:
  1. Extracción de intención: Identifica los objetivos y las intenciones del usuario a partir de la conversación.
  2. Generación de rúbricas: Asigna cada intención a los criterios esperados de selección de herramientas, corrección de argumentos y cumplimiento del esquema.
  3. Validación de rúbricas: Valida las llamadas a herramientas reales del agente en comparación con las rúbricas generadas.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.MULTI_TURN_TOOL_USE_QUALITY
Entrada
  • agent_eval_data (registro de conversación de varios turnos que incluye entradas, respuestas y llamadas a herramientas del modelo)
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 2 llamadas a Gemini 3.1 Pro y 5 llamadas a Gemini 3 Flash

Calidad de la trayectoria del agente en varios turnos

Versión más reciente multi_turn_trajectory_quality_v1
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción Es una métrica de rúbricas adaptables que evalúa la calidad de la trayectoria de ejecución paso a paso del agente a lo largo de toda una conversación de varios turnos. Se enfoca en la estructura lógica y la validez técnica de la ruta del agente, en lugar de solo en la respuesta final.

La métrica funciona en tres pasos:
  1. Extracción de intención: Identifica los objetivos y las intenciones del usuario a partir de la conversación.
  2. Generación de rúbricas: Produce criterios en tres dimensiones: validez causal (secuencia correcta de redireccionamiento de herramientas, seguimiento de estado y transferencia de datos), eficiencia (minimización de pasos innecesarios) y robustez adaptativa (manejo de casos extremos y errores).
  3. Validación de rúbricas: Valida la ruta de ejecución real del agente en comparación con las rúbricas generadas.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.MULTI_TURN_TRAJECTORY_QUALITY
Entrada
  • agent_eval_data (registro de conversación de varios turnos que incluye entradas, respuestas y llamadas a herramientas del modelo)
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 2 llamadas a Gemini 3.1 Pro y 5 llamadas a Gemini 3 Flash

Calidad de texto a imagen de Gecko

Versión más reciente gecko_text2image_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción La métrica de texto a imagen Gecko es un método adaptable basado en rúbricas para evaluar la calidad de una imagen creada con tecnología generativa en comparación con su instrucción de texto correspondiente. Primero, genera un conjunto de preguntas a partir de la instrucción, que sirven como una rúbrica detallada y específica de la instrucción. Luego, un modelo responde estas preguntas en función de la imagen generada.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.GECKO_TEXT2IMAGE
Entrada
  • prompt
  • response: Debe ser datos de archivo con el tipo de MIME de imagen.
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 2 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior gecko_text2image_v1: 2 llamadas a Gemini 2.5 Flash

Calidad de texto a video de Gecko

Versión más reciente gecko_text2video_v2
Tipo Rúbricas adaptables
Descripción La métrica de texto a video Gecko es un método adaptable basado en rúbricas para evaluar la calidad de un video generado en comparación con su instrucción de texto correspondiente. Primero, genera un conjunto de preguntas a partir de la instrucción, que sirven como una rúbrica detallada y específica de la instrucción. Luego, un modelo responde estas preguntas en función del video generado.
Cómo acceder en el SDK types.RubricMetric.GECKO_TEXT2VIDEO
Entrada
  • prompt
  • response: Debe ser datos de archivo con el tipo de MIME de video.
Resultado
  • score
  • rubrics y el verdicts correspondiente
La puntuación representa la tasa de aprobación de la respuesta según las rúbricas.
Cantidad de llamadas a LLM 2 llamadas a Gemini 3.5 Flash
Versión anterior gecko_text2video_v1: 2 llamadas a Gemini 2.5 Flash

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