Scorecard
Scorecard 是一個 AI 評估平台，通過系統測試、持續評估和性能監控，幫助團隊構建、測試和部署可靠的 LLM 應用程式。
https://scorecard.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年10月20日
什麼是 Scorecard
Scorecard 是一個旨在支持產品團隊和工程師自信地開發和部署大型語言模型 (LLM) 應用程式的平台。該公司成立於 2024 年，總部位於舊金山，最近獲得了 375 萬美元的種子資金。該平台通過提供用於測試、評估和性能監控的綜合工具來應對 AI 不可預測性的挑戰，使團隊能夠更快、更可靠地交付 AI 產品。
Scorecard 的主要功能
Scorecard 是一個全面的評估平台，專為測試、驗證和部署 AI 代理和 LLM 應用程式而設計。它提供持續評估、提示管理、指標創建和效能監控等工具，貫穿整個 AI 開發生命週期。該平台提供 A/B 測試、人工標記以進行基本事實驗證、SDK 整合以及用於快速實驗的遊樂場環境等功能，幫助團隊更快、更有信心地交付 AI 產品。
AI 效能評估: 透過驗證的指標庫和自訂指標創建功能，提供對 AI 代理的持續監控和評估
提示管理系統: 支援提示的版本控制和儲存，並追蹤效能歷史記錄和團隊協作功能
測試遊樂場: 提供一個互動式環境，用於使用真實請求快速實驗和比較不同 AI 系統版本
生產整合: 包括 SDK 支援和追蹤功能，以監控和偵錯生產環境中的 AI 系統
Scorecard 的使用案例
LLM 應用程式開發: 開發語言模型應用程式的團隊可以在部署前測試、驗證和優化其模型
企業 AI 部署: 大型組織可以在跨不同部門部署 AI 解決方案時，確保品質控制和合規性
RAG 系統優化: 團隊可以透過持續測試和效能監控來評估和改進其檢索增強生成系統
聊天機器人開發: 開發人員可以測試和改進聊天機器人回應，確保與使用者進行一致且準確的互動
優點
具有驗證指標的全面評估工具
透過 SDK 輕鬆與現有工作流程整合
即時監控和回饋功能
缺點
可能需要維護停機時間才能進行平台更新
對於不熟悉 AI 評估工具的團隊來說，存在學習曲線
如何使用 Scorecard
創建一個 Scorecard 帳戶: 註冊一個 Scorecard 帳戶並獲取您的 API 密鑰。將 API 密鑰設置為環境變量以進行身份驗證。
創建一個項目: 在 Scorecard 中創建一個新項目，您的測試和運行將存儲在其中。記下項目 ID 以供以後使用。
創建一個測試集: 在您的項目中創建一個測試集並添加測試用例。測試集是用於評估您的 LLM 系統性能的測試場景集合。
定義指標: 從 Scorecard 經過驗證的指標庫中選擇或創建自定義指標來評估您的系統。使用 metrics.create() 方法使用提示模板定義評估標準。
設置您的 LLM 系統: 按照 Scorecard 介面的要求，使用字典來實現您的 LLM 系統的輸入和輸出。
運行評估: 通過單擊 Scorecard UI 中的「運行評分」按鈕或通過 API 執行您的測試，以使用定義的指標評估您的系統。
監控結果: 查看 Scorecard UI 中的評估結果，以了解您的系統性能、識別問題並跟踪改進。
持續評估: 使用 Scorecard 的日誌記錄和跟踪功能來實時監控您的 AI 系統的性能，並確定需要改進的領域。
迭代和改進: 根據獲得的見解，對您的系統進行改進並重複測試過程以驗證更改。
Scorecard 常見問題
Scorecard 是一個 AI 評估平台，可協助團隊測試、評估和優化 AI 代理。它提供用於持續評估、提示管理和 AI 模型效能監控的工具。
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