TableCsvSemicolon im LLM-Testsuite-Report

Testfallbeschreibung

Der Test prüft, ob das Modell eine semikolongetrennte CSV-Datei korrekt interpretieren und daraus einen einzelnen Wert extrahieren kann. Gesucht ist in der Zeile, die den Beagle beschreibt, der Wert aus der Spalte Anzahl_Sommerverlust. Das Modell soll ausschließlich die gesuchte Zahl zurückgeben, ohne weitere Zusätze.

QuelldateiTableCsvSemicolon.txt
Serie1
Kategoriencsv, table
BewertungDeterministisch
Prompt SHA-2565ffa21b79376be6216b5b67b3b7e5e2361ba73019b0f3a85e50d1e5d4fc9de60
Deterministisch: Die Antwort wird regelbasiert gegen ein erwartetes Ergebnis geprüft. Bewertet wird also, ob die geforderten Werte, Muster oder Strukturen in der Modellantwort gefunden werden.

Erwartetes Ergebnis

768539

Erwartung im Katalognein
Korrektes Ergebnis im Katalognein

Prompt

Du erhaeltst unter content eine CSV-Datei mit Header, getrennt durch Semikolons.
Wieviel betraegt die Anzahl_Sommerverlust beim Beagle. 
Gib ausschliesslich die Zahl zurueck.

# content
Rasse;Anzahl_Haare;Anzahl_Unterfell;Anzahl_Oberfell;Anzahl_Winterverlust;Anzahl_Sommerverlust;Anzahl_Wachstumsrate
Labrador Retriever;35687249;18473629;17298365;2689743;1487635;923587
Deutscher Schaeferhund;41258793;22579341;18765923;3165879;1789643;1197835
Pudel;29873651;15487963;14987235;1865793;978653;768943
Golden Retriever;38421759;21987653;16498723;2981769;1578439;987653
Beagle;22758693;11897653;11987523;1469873;768539;627589
Chihuahua;8579631;4298765;4389765;589763;278953;219875
Bernhardiner;52873659;27896531;24987653;3689751;1987653;1398759
Border Collie;31876523;15798623;14987635;2189765;1189753;873659
Shiba Inu;26498753;13987653;12598763;1765983;986357;743859
Dackel;18976523;9786531;9265873;1289753;678953;548973
734 Runs 725 bewertet 46.0 % Score 24.0 % exakt korrekt
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit

Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.

Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.

Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.

Erzeugt am