# 正确性
**正确性评估器**
表1评估器信息 
| 分类          || 详情                                                                |
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| 基础信息 | 评估器名称 | 正确性。                                                              |
| 效果说明 | 功能概述  | 评估模型的输出是否正确、准确、真实，并完整覆盖核心要点。通过将智能体的实际输出与预设的参考答案进行对比，评判回答的正确性和完整性。 |
| 效果说明 | 评估方式  | LLM评估。                                                            |
| 效果说明 | 评估目标  | 文本、输出质量。                                                          |
| 效果说明 | 适用场景  | 离线评估、在线评估。                                                        |
| 效果说明 | 应用场景  | 有明确标准答案的评测场景，如知识问答、客服回复、信息提取等，需要检验智能体输出是否与参考答案一致。                 |
| 评分标准 | 1.0分  | 输出正确、准确、真实，且完整覆盖参考答案的核心要点。                                        |
| 评分标准 | 0.0分  | 输出错误、不准确、不真实，或遗漏核心要点。                                             |
   
**评估器参数说明：**
表2评估器参数说明 
| 参数类型 | 参数名称             | 是否必填 | 参数说明                     |
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| 输入参数 | input            | 是    | 用户的输入问题，提供评估的上下文背景。      |
| 输入参数 | actual_output    | 是    | 智能体针对该问题的实际输出结果。         |
| 输入参数 | reference_output | 是    | 评测集中预设的标准参考答案，作为正确性评判基准。 |
| 输出参数 | score            | 是    | 评估得分（0.0/1.0）。           |
| 输出参数 | reason           | 是    | 评分理由说明。                  |
   
使用该评估器前，需要在评测集中为每条测试数据准备好input（用户问题）和reference_output（标准参考答案）。评估时平台会自动将智能体的实际输出填入agent_output，三项数据共同传入评估Prompt进行评分。各字段的推荐映射方式如下：
**输入格式示例：**
```
{
  "input": "中国的首都是哪里",
  "actual_output": "中国的首都是北京",
  "reference_output": "北京"
}
```
**输出格式示例：**
```
{
  "score": 1,
  "reason": "实际输出包含参考答案“北京”，且回答正确、准确，完整回应了问题。"
}
```