Scorecard
Scorecard est une plateforme d\'évaluation de l\'IA qui aide les équipes à créer, tester et déployer des applications LLM fiables grâce à des tests systématiques, une évaluation continue et une surveillance des performances.
https://scorecard.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Oct 20, 2025
Qu'est-ce que Scorecard
Scorecard est une plateforme conçue pour aider les équipes de produits et les ingénieurs à développer et à déployer des applications de modèles de langage volumineux (LLM) en toute confiance. Fondée en 2024 et basée à San Francisco, la société a récemment obtenu un financement de démarrage de 3,75 millions de dollars. La plateforme s\'attaque au défi de l\'imprévisibilité de l\'IA en fournissant des outils complets pour les tests, l\'évaluation et la surveillance des performances, permettant aux équipes de livrer des produits d\'IA plus rapidement et de manière plus fiable.
Caractéristiques principales de Scorecard
Scorecard est une plateforme d'évaluation complète conçue pour tester, valider et déployer des agents d'IA et des applications LLM. Elle fournit des outils pour l'évaluation continue, la gestion des invites, la création de métriques et la surveillance des performances tout au long du cycle de développement de l'IA. La plateforme offre des fonctionnalités telles que les tests A/B, l'étiquetage humain pour la validation de la vérité de base, l'intégration de SDK et un environnement de test pour une expérimentation rapide, aidant ainsi les équipes à livrer des produits d'IA plus rapidement et avec plus de confiance.
Évaluation des performances de l'IA: Fournit une surveillance et une évaluation continues des agents d'IA avec une bibliothèque de métriques validées et des capacités de création de métriques personnalisées
Système de gestion des invites: Permet le contrôle de version et le stockage des invites avec le suivi de l'historique des performances et des fonctionnalités de collaboration d'équipe
Terrain de jeu de test: Offre un environnement interactif pour une expérimentation rapide et une comparaison de différentes versions de systèmes d'IA à l'aide de requêtes réelles
Intégration de la production: Comprend la prise en charge du SDK et des capacités de traçage pour surveiller et déboguer les systèmes d'IA dans les environnements de production
Cas d'utilisation de Scorecard
Développement d'applications LLM: Les équipes développant des applications de modèle linguistique peuvent tester, valider et optimiser leurs modèles avant le déploiement
Déploiement de l'IA en entreprise: Les grandes organisations peuvent assurer le contrôle de la qualité et la conformité lors du déploiement de solutions d'IA dans différents départements
Optimisation du système RAG: Les équipes peuvent évaluer et améliorer leurs systèmes de génération augmentée par récupération grâce à des tests continus et à une surveillance des performances
Développement de chatbot: Les développeurs peuvent tester et affiner les réponses des chatbots, garantissant ainsi des interactions cohérentes et précises avec les utilisateurs
Avantages
Outils d'évaluation complets avec des métriques validées
Intégration facile aux flux de travail existants via les SDK
Capacités de surveillance et de rétroaction en temps réel
Inconvénients
Peut nécessiter un temps d'arrêt de maintenance pour les mises à jour de la plateforme
Courbe d'apprentissage pour les équipes novices en matière d'outils d'évaluation de l'IA
Comment utiliser Scorecard
Créer un compte Scorecard: Inscrivez-vous pour un compte Scorecard et obtenez votre clé API. Définissez la clé API comme variable d\'environnement pour l\'authentification.
Créer un projet: Créez un nouveau projet dans Scorecard où vos tests et vos exécutions seront stockés. Notez l\'ID du projet pour une utilisation ultérieure.
Créer un ensemble de tests: Créez un ensemble de tests dans votre projet et ajoutez des cas de test. Un ensemble de tests est une collection de scénarios de test utilisés pour évaluer les performances de votre système LLM.
Définir des mesures: Sélectionnez dans la bibliothèque de mesures validées de Scorecard ou créez des mesures personnalisées pour évaluer votre système. Utilisez la méthode metrics.create() pour définir des critères d\'évaluation à l\'aide de modèles d\'invite.
Configurer votre système LLM: Implémentez votre système LLM en utilisant des dictionnaires pour les entrées et les sorties, comme l\'exige l\'interface de Scorecard.
Exécuter l\'évaluation: Exécutez vos tests en cliquant sur le bouton \'Run Scoring\' dans l\'interface utilisateur de Scorecard ou via l\'API pour évaluer votre système à l\'aide des mesures définies.
Surveiller les résultats: Examinez les résultats de l\'évaluation dans l\'interface utilisateur de Scorecard pour comprendre les performances de votre système, identifier les problèmes et suivre les améliorations.
Évaluation continue: Utilisez les fonctionnalités de journalisation et de traçage de Scorecard pour surveiller les performances de votre système d\'IA en temps réel et identifier les domaines à améliorer.
Itérer et améliorer: Sur la base des informations obtenues, apportez des améliorations à votre système et répétez le processus de test pour valider les modifications.
FAQ de Scorecard
Scorecard est une plateforme d'évaluation de l'IA qui aide les équipes à tester, évaluer et optimiser les agents d'IA. Elle fournit des outils pour l'évaluation continue, la gestion des invites et la surveillance des performances des modèles d'IA.
Vidéo de Scorecard
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