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# 텍스트 차이 득점자

그만큼`createTextualDifferenceScorer()`함수는 시퀀스 일치를 사용하여 두 문자열 간의 텍스트 차이를 측정합니다. 한 텍스트를 다른 텍스트로 변환하는 데 필요한 작업 수를 포함하여 변경 사항에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

## 매개변수

그만큼`createTextualDifferenceScorer()` function doesn't take any options.

이 함수는 MastraScorer 클래스의 인스턴스를 반환합니다. `.run()` 메서드와 그 입력/출력에 대한 자세한 내용은 [MastraScorer 레퍼런스](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/evals/mastra-scorer)를 참조하세요.

## `.run()`보고

**runId** (`string`): 실행 ID입니다(선택 사항).

**analyzeStepResult** (`object`): 차이 지표가 포함된 객체: { confidence: number, changes: number, lengthDiff: number }

**score** (`number`): 1이면 텍스트가 동일함을 나타내는 유사도 비율(0\~1)입니다.

`.run()`다음과 같은 형태로 결과를 반환합니다.

```typescript
{
  runId: string,
  analyzeStepResult: {
    confidence: number,
    ratio: number,
    changes: number,
    lengthDiff: number
  },
  score: number
}
```

## 채점 세부정보

채점자는 다음과 같은 몇 가지 측정값을 계산합니다.

- **유사성 비율**: 텍스트 간 일치하는 순서를 기준으로 함(0-1)
- **변경 사항**: 필요한 일치하지 않는 작업 수
- **길이 차이**: 텍스트 길이의 표준화된 차이
- **신뢰**: 길이 차이에 반비례

### 채점 과정

1. 텍스트 차이를 분석합니다.

   - 입력과 출력 간의 시퀀스 일치를 수행합니다.
   - 필요한 변경 작업 수를 계산합니다.
   - 길이 차이 측정

2. 측정항목을 계산합니다.

   - 유사성 비율을 계산합니다.
   - 신뢰도 점수 결정
   - 가중치 점수로 합산

최종 점수:`(similarity_ratio * confidence) * scale`

### 점수 해석

0과 1 사이의 텍스트 차이 점수:

- **1.0**: 내용이 똑같습니다.
- **0.7\~0.9**: 사소한 차이가 있어 변경이 거의 필요하지 않습니다.
- **0.4\~0.6**: 적당한 차이, 눈에 띄는 변화가 필요함.
- **0.1\~0.3**: 큰 차이점, 광범위한 변경이 필요함.
- **0.0**: 완전히 다른 텍스트입니다.

## 예

예상 Agent 출력과 실제 Agent 출력 간의 텍스트 차이를 측정합니다.

```typescript
import { runEvals } from '@mastra/core/evals'
import { createTextualDifferenceScorer } from '@mastra/evals/scorers/prebuilt'
import { myAgent } from './agent'

const scorer = createTextualDifferenceScorer()

const result = await runEvals({
  data: [
    {
      input: 'Summarize the concept of recursion',
      groundTruth:
        'Recursion is when a function calls itself to solve a problem by breaking it into smaller subproblems.',
    },
    {
      input: 'What is the capital of France?',
      groundTruth: 'The capital of France is Paris.',
    },
  ],
  scorers: [scorer],
  target: myAgent,
  onItemComplete: ({ scorerResults }) => {
    console.log({
      score: scorerResults[scorer.id].score,
      groundTruth: scorerResults[scorer.id].groundTruth,
    })
  },
})

console.log(result.scores)
```

`runEvals`에 대한 자세한 내용은 [runEvals 레퍼런스](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/evals/run-evals)를 참조하세요. 이 득점자를 Agent에 추가하려면 다음을 참조하세요.[Scorers overview](https://mastra.zisheng.pro/ko/docs/evals/overview) guide.

## 관련된

- [콘텐츠 유사성 점수 측정기](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/evals/content-similarity)
- [완전성 득점자](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/evals/completeness)
- [키워드 적용 범위 득점자](https://mastra.zisheng.pro/ko/reference/evals/keyword-coverage)