Scorecard

Scorecard — это специализированная платформа для оценки ИИ, разработанная, чтобы помочь передовым командам создавать и выпускать надёжные ИИ-продукты. Она решает ключевую проблему надёжности ИИ, предоставляя систематическую инфраструктуру для тестирования сложных агентов, валидации производительности и предотвращения дорогостоящих регрессий до того, как они затронут пользователей. Эта платформа обеспечивает необходимую ясность и структурированность в работе ИИ, позволяя ИИ-инженерам, менеджерам по продуктам и командам контроля качества сотрудничать и предоставлять предсказуемый пользовательский опыт ИИ.

Ключевые возможности

Scorecard предоставляет исчерпывающие инструменты, необходимые для стандартизации обеспечения качества ИИ, переводя вашу команду от ручных «интуитивных проверок» к уверенности во внедрении, основанной на данных.

💡 Непрерывная оценка и оперативная наблюдаемость

Интегрируйте оценку непосредственно в ваш цикл разработки, что позволит отслеживать поведение моделей в процессе их создания. Эта оперативная наблюдаемость даёт представление в реальном времени о том, как пользователи взаимодействуют с агентом, помогая выявлять проблемы, отслеживать сбои и быстро находить возможности для улучшения производительности, обеспечивая быстрый цикл обратной связи.

📊 Разработка и валидация надёжных метрик

Выйдите за рамки простых проверок вывода, используя библиотеку проверенных метрик Scorecard, получая доступ к отраслевым эталонам или настраивая уже зарекомендовавшие себя метрики. Вы можете провести стресс-тестирование и валидацию пользовательских метрик, прежде чем им доверять, используя оценку человеком как эталон истинности для гарантии точности и уверенности в отслеживании того, что действительно важно для ваших бизнес-результатов.

⚙️ Единое управление промптами и версионирование

Создайте единый источник достоверных данных для всех производственных промптов путём их хранения, отслеживания и управления ими в одном централизованном месте. Используйте встроенный контроль версий для лёгкого сравнения изменений промптов с течением времени, отслеживайте наиболее эффективные итерации и ведите чёткую историю того, что работает, для уверенного развёртывания промптов в продакшене.

🔄 Превращайте производственные сбои в тестовые сценарии

Не упускайте проблемы, возникающие в реальном мире. Scorecard позволяет вам фиксировать фактические производственные сбои и мгновенно преобразовывать их в многократно используемые, структурированные тестовые сценарии. Это позволяет быстро генерировать обучающие примеры для регрессионного тестирования и тонкой настройки, гарантируя, что критические проблемы будут устранены и не появятся вновь в будущих развёртываниях.

🧠 Комплексное тестирование агентных систем

Scorecard поддерживает весь спектр современных ИИ-агентов, включая многоэтапные диалоги, агентов, вызывающих инструменты, RAG-конвейеры и сложные многошаговые рабочие процессы. Вы можете тестировать полные конфигурации агентов (включая промпты, инструменты и настройки) с использованием автоматизированных пользовательских персон в многоэтапных симуляциях, гарантируя надёжность в рамках реалистичных пользовательских сценариев.

Сценарии использования

Scorecard легко интегрируется в ваш рабочий процесс для решения распространённых проблем надёжности и качества на протяжении всего жизненного цикла ИИ-продукта.

1. Валидация критически важных запусков

Перед запуском новой функции или обновлением модели проведите структурированное A/B-сравнение между текущей и предлагаемой системами. Используйте функцию ручной разметки для привлечения экспертов предметной области и менеджеров по продуктам, чтобы обеспечить валидацию эталонных данных, гарантируя, что новое поведение ИИ идеально соответствует ожиданиям пользователей и требованиям соответствия.

2. Автоматизация предотвращения регрессий

Интегрируйте оценки Scorecard непосредственно в ваши CI/CD-конвейеры. Этот автоматизированный рабочий процесс запускает оповещения, когда производительность падает ниже определённых пороговых значений, эффективно выявляя регрессии на ранних стадиях. Систематически запуская комплексные наборы тестов, включая те, что были сгенерированы на основе прошлых производственных сбоев, вы можете развёртывать новый код и модели с гарантированной уверенностью.

3. Оптимизация сложных рабочих процессов агентов

Для агентов, выполняющих сложные, многошаговые задачи (такие как комплексное рассуждение или вызов инструментов), используйте Scorecard Playground для быстрого прототипирования и параллельного сравнения различных моделей и цепочек промптов, используя реальные запросы. Собирайте подробные метрики задержки (сквозная, вывод модели, сетевая) для выявления узких мест в производительности и оптимизации эффективности агента перед развёртыванием.

Уникальные преимущества

Scorecard разработан для предоставления систематической инфраструктуры и кросс-функциональной прозрачности, которые необходимы для создания надёжного ИИ в масштабе.

• Систематическая инфраструктура оценки ИИ: Мы предоставляем необходимую инфраструктуру для систематического проведения оценок ИИ, заменяя ручные проверки стандартизированными процессами. Это позволяет ИИ-инженерам сосредоточиться на разработке, в то время как платформа автоматически валидирует улучшения и предотвращает регрессии.

• Человеко-ориентированный и кросс-функциональный дизайн: Scorecard разработан для объединения менеджеров по продуктам, экспертов предметной области и разработчиков. Нетехнические заинтересованные стороны могут легко вносить свой отраслевой опыт для совместного определения метрик качества и валидации результатов, гарантируя, что ИИ-продукт соответствует как техническим требованиям, так и ожиданиям пользователей.

• Исключительный опыт для разработчиков: Интеграция разработана для скорости и простоты. Благодаря исчерпывающим SDK для Python и JavaScript/TypeScript, а также мощному REST API, вы можете интегрировать Scorecard в ваши производственные развёртывания за считанные минуты, немедленно устанавливая быстрый цикл обратной связи.

Заключение

Scorecard предоставляет вашей команде структуру, ясность и уверенность, необходимые для создания и выпуска по-настоящему надёжных ИИ-продуктов. Преобразуя реальную производительность в действенные данные и интегрируя оценку на протяжении всего цикла разработки, вы можете обеспечить предсказуемый пользовательский опыт ИИ, который постоянно улучшается.