Scorecard
Scorecard — это платформа для оценки ИИ, которая помогает командам создавать, тестировать и развертывать надежные приложения LLM посредством систематического тестирования, непрерывной оценки и мониторинга производительности.
https://scorecard.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:20/10/2025
Что такое Scorecard
Scorecard — это платформа, предназначенная для поддержки продуктовых команд и инженеров в разработке и развертывании приложений на основе больших языковых моделей (LLM) с уверенностью. Компания, основанная в 2024 году и базирующаяся в Сан-Франциско, недавно привлекла 3,75 миллиона долларов США в виде начального финансирования. Платформа решает проблему непредсказуемости ИИ, предоставляя комплексные инструменты для тестирования, оценки и мониторинга производительности, позволяя командам быстрее и надежнее выпускать продукты ИИ.
Ключевые особенности Scorecard
Scorecard - это комплексная платформа оценки, предназначенная для тестирования, проверки и развертывания AI-агентов и LLM-приложений. Она предоставляет инструменты для непрерывной оценки, управления промптами, создания метрик и мониторинга производительности на протяжении всего жизненного цикла разработки AI. Платформа предлагает такие функции, как A/B-тестирование, ручная разметка для проверки достоверности, интеграция SDK и среда-песочница для быстрого экспериментирования, помогая командам быстрее и увереннее выпускать AI-продукты.
Оценка производительности AI: Обеспечивает непрерывный мониторинг и оценку AI-агентов с помощью библиотеки проверенных метрик и возможностей создания пользовательских метрик
Система управления промптами: Обеспечивает контроль версий и хранение промптов с отслеживанием истории производительности и функциями командной работы
Тестовая площадка: Предлагает интерактивную среду для быстрого экспериментирования и сравнения различных версий AI-систем с использованием реальных запросов
Интеграция с производственной средой: Включает поддержку SDK и возможности трассировки для мониторинга и отладки AI-систем в производственной среде
Варианты использования Scorecard
Разработка LLM-приложений: Команды, разрабатывающие приложения на основе языковых моделей, могут тестировать, проверять и оптимизировать свои модели перед развертыванием
Развертывание AI в масштабах предприятия: Крупные организации могут обеспечить контроль качества и соответствие требованиям при развертывании AI-решений в различных отделах
Оптимизация RAG-систем: Команды могут оценивать и улучшать свои системы Retrieval-Augmented Generation с помощью непрерывного тестирования и мониторинга производительности
Разработка чат-ботов: Разработчики могут тестировать и совершенствовать ответы чат-ботов, обеспечивая последовательное и точное взаимодействие с пользователями
Преимущества
Комплексные инструменты оценки с проверенными метриками
Простая интеграция с существующими рабочими процессами через SDK
Возможности мониторинга и обратной связи в реальном времени
Недостатки
Может потребоваться время простоя для обслуживания при обновлении платформы
Кривая обучения для команд, незнакомых с инструментами оценки AI
Как использовать Scorecard
Создайте учетную запись Scorecard: Зарегистрируйтесь для получения учетной записи Scorecard и получите свой ключ API. Установите ключ API в качестве переменной среды для аутентификации.
Создайте проект: Создайте новый проект в Scorecard, где будут храниться ваши тесты и запуски. Запишите идентификатор проекта для дальнейшего использования.
Создайте набор тестов: Создайте набор тестов в своем проекте и добавьте тестовые примеры. Набор тестов — это набор тестовых сценариев, используемых для оценки производительности вашей системы LLM.
Определите метрики: Выберите метрики из проверенной библиотеки метрик Scorecard или создайте собственные метрики для оценки вашей системы. Используйте метод metrics.create() для определения критериев оценки с использованием шаблонов запросов.
Настройте свою систему LLM: Внедрите свою систему LLM, используя словари для входных и выходных данных, как того требует интерфейс Scorecard.
Запустите оценку: Выполните свои тесты, нажав кнопку \'Run Scoring\' в пользовательском интерфейсе Scorecard или через API, чтобы оценить свою систему с использованием определенных метрик.
Отслеживайте результаты: Просмотрите результаты оценки в пользовательском интерфейсе Scorecard, чтобы понять производительность вашей системы, выявить проблемы и отслеживать улучшения.
Непрерывная оценка: Используйте функции ведения журнала и трассировки Scorecard для мониторинга производительности вашей системы ИИ в режиме реального времени и выявления областей для улучшения.
Итерация и улучшение: На основе полученных данных внесите улучшения в свою систему и повторите процесс тестирования для проверки изменений.
Часто задаваемые вопросы о Scorecard
Scorecard - это платформа для оценки ИИ, которая помогает командам тестировать, оценивать и оптимизировать ИИ-агентов. Она предоставляет инструменты для непрерывной оценки, управления подсказками и мониторинга производительности моделей ИИ.
Видео Scorecard
Популярные статьи
Veo 3.1: новейший AI-видеогенератор Google в 2025 году
Oct 16, 2025
Бесплатные инвайт-коды Sora в октябре 2025 года: как получить и начать создавать
Oct 13, 2025
Claude Sonnet 4.5: новейшая AI-платформа для кодирования от Anthropic в 2025 году | Функции, цены, сравнение с GPT 4 и многое другое
Sep 30, 2025
Как создать фото в стиле тренда Ghostface AI с помощью запроса Google Gemini: Полное руководство 2025
Sep 29, 2025
Последние ИИ-инструменты, похожие на Scorecard
ExoTest
ExoTest — это платформа для тестирования продуктов, управляемая AI, которая соединяет стартапы с экспертами-тестировщиками в их конкретной нише, чтобы предоставить всестороннюю обратную связь и практические рекомендации перед запуском продукта.
AI Dev Assess
AI Dev Assess — это инструмент, управляемый ИИ, который автоматически генерирует специфические для роли вопросы для интервью и оценочные матрицы, чтобы помочь HR-специалистам и техническим интервьюерам эффективно оценивать кандидатов на должности разработчиков программного обеспечения.
Tyne
Tyne — это профессиональная компания, предоставляющая программное обеспечение и консультационные услуги на основе ИИ, которая помогает предприятиям оптимизировать их повседневные нужды через анализ данных, системы повышения выхода продукции и решения на основе ИИ.
MTestHub
MTestHub — это универсальная платформа для рекрутинга и оценки, управляемая ИИ, которая упрощает процессы найма с помощью автоматической проверки, оценки навыков и продвинутых мер против мошенничества.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Scorecard
KaneAI
KaneAI — это первый в мире комплексный агент по тестированию программного обеспечения на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям создавать, отлаживать и развивать тесты с использованием естественного языка.
LambdaTest
LambdaTest — это платформа оркестровки и выполнения тестов с использованием искусственного интеллекта, которая обеспечивает как ручное, так и автоматизированное тестирование в более чем 3000 браузерных средах, что делает ее лучшим выбором для тестирования программного обеспечения в облаке.
Geekbench AI 1.0
Geekbench AI 1.0 — это кроссплатформенный инструмент бенчмаркинга для измерения производительности AI и машинного обучения на CPU, GPU и NPU на различных устройствах и операционных системах.
Testportal: Online assessment platform
Testportal — это платформа для онлайн-оценок на основе искусственного интеллекта, предназначенная для создания тестов, викторин и экзаменов с расширенными функциями, такими как прокторинг, аналитика и интеграции.