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deepeval

deepeval est un projet de agents IA open source, créé par confident-ai (confident-ai/deepeval sur GitHub). Il compte 18 695 étoiles sur GitHub et 2 032 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 7 octobre 2026.

Unit tests for LLMs — evaluate before you ship.

★ 18,7 k étoiles⑂ 2,0 k forksApache-2.0mis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
18 695
Forks
2 032
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
7 octobre 2026
Catégorie
Agents IA
Type de fiche
Guide d'installation complet
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Start with a use case

    Pick one concrete task so you can judge whether the project fits.

  2. Fetch the source

    Clone the repo and check the prerequisites listed in the README.

  3. Set up the environment

    Install what it needs and configure credentials or model access.

  4. Try the sample workflow

    Run a minimal example end to end before wiring it into your stack.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

LLM metrics

A library of evaluation metrics for model outputs.

Python-native

Integrates with pytest-style workflows.

Regression testing

Catch quality drops between model versions.

Confident AI backing

Maintained by confident-ai with docs and cloud options.

Open source

Apache-2.0 licensed.

CI-friendly

Designed to run in automated pipelines.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Install

    Install DeepEval from PyPI.

    pip install deepeval
  2. Step 2 — Write a test

    Define metrics over your model's outputs in a test file.

    # see README for metric examples
    # test_example.py
  3. Step 3 — Run it

    Execute the evaluation suite.

    deepeval test run test_example.py
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Who maintains DeepEval?

It is maintained by confident-ai at confident-ai/deepeval, with 2,032 forks.

Is DeepEval free to use?

The open-source framework is free under Apache-2.0; a cloud tier also exists.

Do I need a paid API to use it?

Core evals run locally; some metrics may call models through your own API keys.

How does it compare to other eval frameworks?

Compare with Ragas, LangSmith evals, and others on metrics coverage and workflow fit.

How do I get started?

Install the package, write a test file with your metrics, and run it.

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