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
- Calidad del texto
- Acatamiento de instrucciones
- Fundamentación
- Seguridad
- Calidad general de varios turnos
- Calidad del texto en conversaciones de varios turnos
- Coincidencia de la respuesta final del agente
- Referencia de respuesta final del agente gratuita
- Calidad de la respuesta final del agente
- Alucinación del agente
- Calidad del uso de herramientas del agente
- Éxito de la tarea en varios turnos del agente
- Calidad del uso de herramientas en varios turnos del agente
- Calidad de la trayectoria de varios turnos del agente
- Calidad de Gecko en la conversión de texto a imagen
- Calidad de texto a video de Gecko
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 |
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| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
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" } ]
|
| 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:
safety_v1 verifica las siguientes políticas:
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| Cómo acceder en el SDK | types.RubricMetric.SAFETY |
| Entrada |
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| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
Puntuación
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| 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 |
|
| Resultado |
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| 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 |
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| Resultado |
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.
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| Cómo acceder en el SDK | types.RubricMetric.HALLUCINATION |
| Entrada |
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| Resultado |
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" } ] } ] explanation contiene un objeto por oración segmentada con los siguientes campos:
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| 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 |
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| Resultado |
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| 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:
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| Cómo acceder en el SDK | types.RubricMetric.MULTI_TURN_TASK_SUCCESS |
| Entrada |
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| Resultado |
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| 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:
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| Cómo acceder en el SDK | types.RubricMetric.MULTI_TURN_TOOL_USE_QUALITY |
| Entrada |
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| Resultado |
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| 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:
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| Cómo acceder en el SDK | types.RubricMetric.MULTI_TURN_TRAJECTORY_QUALITY |
| Entrada |
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| Resultado |
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| 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 |
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| Resultado |
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| 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 |
|
| Resultado |
|
| Cantidad de llamadas a LLM | 2 llamadas a Gemini 3.5 Flash |
| Versión anterior | gecko_text2video_v1: 2 llamadas a Gemini 2.5 Flash |