Scorecard
Scorecard는 체계적인 테스트, 지속적인 평가 및 성능 모니터링을 통해 팀이 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축, 테스트 및 배포할 수 있도록 지원하는 AI 평가 플랫폼입니다.
https://scorecard.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Oct 20, 2025
Scorecard이란?
Scorecard는 제품 팀과 엔지니어가 Large Language Model(LLM) 애플리케이션을 자신 있게 개발하고 배포할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. 2024년에 설립되어 샌프란시스코에 본사를 둔 이 회사는 최근 시드 자금으로 375만 달러를 확보했습니다. 이 플랫폼은 테스트, 평가 및 성능 모니터링을 위한 포괄적인 도구를 제공하여 AI 예측 불가능성 문제를 해결하고 팀이 AI 제품을 더 빠르고 안정적으로 출시할 수 있도록 지원합니다.
Scorecard의 주요 기능
Scorecard는 AI 에이전트 및 LLM 애플리케이션의 테스트, 검증 및 배포를 위해 설계된 포괄적인 평가 플랫폼입니다. 지속적인 평가, 프롬프트 관리, 메트릭 생성 및 전체 AI 개발 수명 주기 동안의 성능 모니터링을 위한 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 A/B 테스트, ground truth 검증을 위한 휴먼 라벨링, SDK 통합, 빠른 실험을 위한 플레이그라운드 환경과 같은 기능을 제공하여 팀이 AI 제품을 더 빠르고 더 자신감 있게 출시할 수 있도록 지원합니다.
AI 성능 평가: 검증된 메트릭 라이브러리 및 사용자 지정 메트릭 생성 기능을 통해 AI 에이전트의 지속적인 모니터링 및 평가를 제공합니다.
프롬프트 관리 시스템: 성능 기록 및 팀 협업 기능 추적을 통해 프롬프트의 버전 제어 및 저장을 지원합니다.
테스트 플레이그라운드: 실제 요청을 사용하여 다양한 AI 시스템 버전을 빠르게 실험하고 비교할 수 있는 대화형 환경을 제공합니다.
프로덕션 통합: 프로덕션 환경에서 AI 시스템을 모니터링하고 디버깅하기 위한 SDK 지원 및 추적 기능을 포함합니다.
Scorecard의 사용 사례
LLM 애플리케이션 개발: 언어 모델 애플리케이션을 개발하는 팀은 배포 전에 모델을 테스트, 검증 및 최적화할 수 있습니다.
엔터프라이즈 AI 배포: 대규모 조직은 다양한 부서에 AI 솔루션을 배포할 때 품질 관리 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
RAG 시스템 최적화: 팀은 지속적인 테스트 및 성능 모니터링을 통해 검색 증강 생성 시스템을 평가하고 개선할 수 있습니다.
챗봇 개발: 개발자는 챗봇 응답을 테스트하고 개선하여 사용자와의 일관되고 정확한 상호 작용을 보장할 수 있습니다.
장점
검증된 메트릭을 갖춘 포괄적인 평가 도구
SDK를 통한 기존 워크플로와의 간편한 통합
실시간 모니터링 및 피드백 기능
단점
플랫폼 업데이트를 위해 유지 관리 다운타임이 필요할 수 있습니다.
AI 평가 도구를 처음 사용하는 팀의 경우 학습 곡선이 있을 수 있습니다.
Scorecard 사용 방법
Scorecard 계정 생성: Scorecard 계정에 가입하고 API 키를 받으세요. 인증을 위해 API 키를 환경 변수로 설정하세요.
프로젝트 생성: 테스트와 실행이 저장될 Scorecard에 새 프로젝트를 생성하세요. 나중에 사용할 수 있도록 프로젝트 ID를 기록해 두세요.
테스트 세트 생성: 프로젝트 내에 테스트 세트를 생성하고 테스트 케이스를 추가하세요. 테스트 세트는 LLM 시스템의 성능을 평가하는 데 사용되는 테스트 시나리오 모음입니다.
메트릭 정의: Scorecard의 검증된 메트릭 라이브러리에서 선택하거나 사용자 지정 메트릭을 생성하여 시스템을 평가하세요. metrics.create() 메서드를 사용하여 프롬프트 템플릿을 사용하여 평가 기준을 정의하세요.
LLM 시스템 설정: Scorecard 인터페이스에서 요구하는 대로 입력 및 출력에 대한 사전을 사용하여 LLM 시스템을 구현하세요.
평가 실행: Scorecard UI에서 '점수 실행' 버튼을 클릭하거나 API를 통해 테스트를 실행하여 정의된 메트릭을 사용하여 시스템을 평가하세요.
결과 모니터링: Scorecard UI에서 평가 결과를 검토하여 시스템의 성능을 이해하고, 문제를 식별하고, 개선 사항을 추적하세요.
지속적인 평가: Scorecard의 로깅 및 추적 기능을 사용하여 AI 시스템의 성능을 실시간으로 모니터링하고 개선할 영역을 식별하세요.
반복 및 개선: 얻은 통찰력을 바탕으로 시스템을 개선하고 테스트 프로세스를 반복하여 변경 사항을 검증하세요.
Scorecard 자주 묻는 질문
Scorecard는 팀이 AI 에이전트를 테스트, 평가 및 최적화하는 데 도움이 되는 AI 평가 플랫폼입니다. AI 모델의 지속적인 평가, 프롬프트 관리 및 성능 모니터링을 위한 도구를 제공합니다.
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