Scorecard
Scorecard 是一个 AI 评估平台，通过系统测试、持续评估和性能监控，帮助团队构建、测试和部署可靠的 LLM 应用程序。
https://scorecard.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年10月20日
什么是 Scorecard
Scorecard 是一个旨在支持产品团队和工程师自信地开发和部署大型语言模型 (LLM) 应用程序的平台。该公司成立于 2024 年，总部位于旧金山，最近获得了 375 万美元的种子资金。该平台通过提供全面的测试、评估和性能监控工具来解决 AI 不可预测性的挑战，使团队能够更快、更可靠地交付 AI 产品。
Scorecard 的主要功能
Scorecard是一个综合评估平台，旨在测试、验证和部署AI代理和LLM应用程序。它为整个AI开发生命周期提供持续评估、提示管理、指标创建和性能监控工具。该平台提供A/B测试、用于基本事实验证的人工标注、SDK集成以及用于快速实验的playground环境等功能，帮助团队更快、更有信心地交付AI产品。
AI性能评估: 通过验证的指标库和自定义指标创建功能，提供对AI代理的持续监控和评估
提示管理系统: 支持提示的版本控制和存储，并跟踪性能历史记录和团队协作功能
测试Playground: 提供一个交互式环境，用于使用真实请求快速实验和比较不同AI系统版本
生产集成: 包括SDK支持和跟踪功能，用于在生产环境中监控和调试AI系统
Scorecard 的使用场景
LLM应用开发: 开发语言模型应用程序的团队可以在部署前测试、验证和优化他们的模型
企业AI部署: 大型组织可以在跨不同部门部署AI解决方案时，确保质量控制和合规性
RAG系统优化: 团队可以通过持续测试和性能监控来评估和改进他们的检索增强生成系统
聊天机器人开发: 开发人员可以测试和改进聊天机器人的响应，确保与用户进行一致和准确的互动
优点
具有验证指标的综合评估工具
通过SDK轻松与现有工作流程集成
实时监控和反馈功能
缺点
可能需要维护停机时间来进行平台更新
对于不熟悉AI评估工具的团队来说，存在学习曲线
如何使用 Scorecard
创建 Scorecard 帐户: 注册一个 Scorecard 帐户并获取您的 API 密钥。将 API 密钥设置为环境变量以进行身份验证。
创建项目: 在 Scorecard 中创建一个新项目，您的测试和运行将存储在该项目中。记下项目 ID 以供以后使用。
创建测试集: 在您的项目中创建一个测试集并添加测试用例。测试集是用于评估您的 LLM 系统性能的测试场景集合。
定义指标: 从 Scorecard 的验证指标库中选择或创建自定义指标来评估您的系统。使用 metrics.create() 方法使用提示模板定义评估标准。
设置您的 LLM 系统: 按照 Scorecard 接口的要求，使用字典来实现您的 LLM 系统的输入和输出。
运行评估: 通过单击 Scorecard UI 中的“运行评分”按钮或通过 API 执行您的测试，以使用定义的指标评估您的系统。
监控结果: 查看 Scorecard UI 中的评估结果，以了解您的系统的性能、发现问题并跟踪改进。
持续评估: 使用 Scorecard 的日志记录和跟踪功能来实时监控您的 AI 系统的性能，并确定需要改进的领域。
迭代和改进: 根据获得的见解，对您的系统进行改进并重复测试过程以验证更改。
Scorecard 常见问题
Scorecard是一个AI评估平台，旨在帮助团队测试、评估和优化AI代理。它为AI模型的持续评估、提示管理和性能监控提供工具。
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