Scorecard
Scorecard \u00e9 uma plataforma de avalia\u00e7\u00e3o de IA que ajuda as equipes a construir, testar e implantar aplicativos LLM confi\u00e1veis por meio de testes sistem\u00e1ticos, avalia\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e monitoramento de desempenho.
https://scorecard.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Oct 20, 2025
O que é Scorecard
Scorecard \u00e9 uma plataforma projetada para apoiar equipes de produto e engenheiros no desenvolvimento e implanta\u00e7\u00e3o de aplicativos de Modelo de Linguagem Grande (LLM) com confian\u00e7a. Fundada em 2024 e com sede em San Francisco, a empresa garantiu recentemente US$ 3,75 milh\u00f5es em financiamento inicial. A plataforma aborda o desafio da imprevisibilidade da IA, fornecendo ferramentas abrangentes para teste, avalia\u00e7\u00e3o e monitoramento de desempenho, permitindo que as equipes lancem produtos de IA de forma mais r\u00e1pida e confi\u00e1vel.
Principais Recursos do Scorecard
O Scorecard é uma plataforma de avaliação abrangente projetada para testar, validar e implantar agentes de IA e aplicações LLM. Ele fornece ferramentas para avaliação contínua, gerenciamento de prompts, criação de métricas e monitoramento de desempenho ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de IA. A plataforma oferece recursos como testes A/B, rotulagem humana para validação da verdade fundamental, integração de SDK e um ambiente de playground para experimentação rápida, ajudando as equipes a lançar produtos de IA mais rapidamente e com mais confiança.
Avaliação de Desempenho de IA: Fornece monitoramento e avaliação contínuos de agentes de IA com biblioteca de métricas validadas e recursos de criação de métricas personalizadas
Sistema de Gerenciamento de Prompts: Permite o controle de versão e o armazenamento de prompts com rastreamento do histórico de desempenho e recursos de colaboração em equipe
Playground de Teste: Oferece um ambiente interativo para experimentação rápida e comparação de diferentes versões do sistema de IA usando solicitações reais
Integração de Produção: Inclui suporte a SDK e recursos de rastreamento para monitorar e depurar sistemas de IA em ambientes de produção
Casos de Uso do Scorecard
Desenvolvimento de Aplicações LLM: As equipes que desenvolvem aplicações de modelo de linguagem podem testar, validar e otimizar seus modelos antes da implantação
Implantação de IA Empresarial: Grandes organizações podem garantir o controle de qualidade e a conformidade ao implantar soluções de IA em diferentes departamentos
Otimização do Sistema RAG: As equipes podem avaliar e melhorar seus sistemas de Geração Aumentada por Recuperação com testes contínuos e monitoramento de desempenho
Desenvolvimento de Chatbot: Os desenvolvedores podem testar e refinar as respostas do chatbot, garantindo interações consistentes e precisas com os usuários
Vantagens
Ferramentas de avaliação abrangentes com métricas validadas
Fácil integração com fluxos de trabalho existentes por meio de SDKs
Recursos de monitoramento e feedback em tempo real
Desvantagens
Pode exigir tempo de inatividade para manutenção para atualizações da plataforma
Curva de aprendizado para equipes novas em ferramentas de avaliação de IA
Como Usar o Scorecard
Criar uma Conta Scorecard: Inscreva-se para obter uma conta Scorecard e obtenha sua chave de API. Defina a chave de API como uma vari\u00e1vel de ambiente para autentica\u00e7\u00e3o.
Criar um Projeto: Crie um novo projeto no Scorecard onde seus testes e execu\u00e7\u00f5es ser\u00e3o armazenados. Anote o ID do Projeto para uso posterior.
Criar um Conjunto de Testes: Crie um Conjunto de Testes dentro do seu projeto e adicione Casos de Teste. Um Conjunto de Testes \u00e9 uma cole\u00e7\u00e3o de cen\u00e1rios de teste usados para avaliar o desempenho do seu sistema LLM.
Definir M\u00e9tricas: Selecione na biblioteca de m\u00e9tricas validadas do Scorecard ou crie m\u00e9tricas personalizadas para avaliar seu sistema. Use o m\u00e9todo metrics.create() para definir crit\u00e9rios de avalia\u00e7\u00e3o usando modelos de prompt.
Configurar Seu Sistema LLM: Implemente seu sistema LLM usando dicion\u00e1rios para entradas e sa\u00eddas, conforme exigido pela interface do Scorecard.
Executar Avalia\u00e7\u00e3o: Execute seus testes clicando no bot\u00e3o 'Executar Pontua\u00e7\u00e3o' na interface do usu\u00e1rio do Scorecard ou atrav\u00e9s da API para avaliar seu sistema usando as m\u00e9tricas definidas.
Monitorar Resultados: Analise os resultados da avalia\u00e7\u00e3o na interface do usu\u00e1rio do Scorecard para entender o desempenho do seu sistema, identificar problemas e rastrear melhorias.
Avalia\u00e7\u00e3o Cont\u00ednua: Use os recursos de registro e rastreamento do Scorecard para monitorar o desempenho do seu sistema de IA em tempo real e identificar \u00e1reas para melhoria.
Iterar e Melhorar: Com base nos insights obtidos, fa\u00e7a melhorias em seu sistema e repita o processo de teste para validar as altera\u00e7\u00f5es.
Perguntas Frequentes do Scorecard
O Scorecard é uma plataforma de avaliação de IA que ajuda as equipes a testar, avaliar e otimizar agentes de IA. Ele fornece ferramentas para avaliação contínua, gerenciamento de prompts e monitoramento de desempenho de modelos de IA.
Vídeo do Scorecard
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