説明
evalshipは、特に大規模言語モデル（LLM）評価のために設計された包括的な品質管理ソリューションを提供します。GitHubワークフローに直接統合され、あなたのLLM開発プロセスのための警戒心の強い守護者として機能します。evalshipの主な目的は、評価設定の欠陥を特定し、対処することであり、あなたのLLMが期待通りに機能し、回帰を引き起こさないことを保証します。
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セットアップ後、evalshipは既存の評価者、審査員、プロンプトを徹底的にレビューし、誤って合格する評価や適切なテストカバレッジが欠如しているルールなどの弱点を特定します。その後、すべてのプルリクエストを監視し、何が壊れたのか、なぜ壊れたのか、そしてその原因を即座にフィードバックします。これには、未テストのAI呼び出しをフラグ付けし、デフォルトブランチでの過去のパフォーマンスを分析することによって、真の回帰と不安定な評価結果を区別することが含まれます。
このプラットフォームは、JUnit XML、promptfoo JSON、evalship JSONを生成するさまざまな評価フレームワークとシームレスに連携します。pytest、Vitest、Jest、RSpec、Go、Java、PHPUnit、Rust、Langfuse、Braintrust、LangSmithなどが含まれます。evalshipは、評価を直接実行するのではなく、あなたのGitHub ActionsワークフローまたはコーディングエージェントがAPIキーを使用してそれらを実行し、evalshipが結果を処理します。
問題を特定するだけでなく、evalshipはプロンプトとモデルの最適化を助けます。コーディングエージェントを通じて、より安価なモデルや明確なルールなど、さまざまな変更をあなたのマシンでテストし、どの変更が統計的に有意な改善をもたらすかを報告します。これにより、チームはモデルのパフォーマンスとコスト効率を向上させるためのデータ駆動型の意思決定を行うことができます。evalshipはまた、評価のパフォーマンスを要約し、プロダクションに到達する前に発見された重要な問題を強調する週次レポートを提供します。
料金には、パブリックリポジトリ用の無料プランと1人のユーザーによる1つのプライベートリポジトリが含まれ、100件のPR分析と30日間の評価履歴を提供します。有料プラン（チーム、プロ、ビジネス）は、ユーザー数、プライベートリポジトリ、PR分析、長期の評価履歴を増加させ、月額または年額の請求オプションがあります。ローンチオファーでは、早期採用者に対して大幅な割引を提供します。evalshipは、ソースコードやAPIキーを保存せず、差分と評価結果のみを処理することでセキュリティを確保します。
- カテゴリーAI コードレビュー・テスト
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
evalshipの主要機能
セットアップ中にLLM評価の欠陥を特定
評価の失敗の詳細な内訳を含むすべてのプルリクエストにコメント
パフォーマンスデータに基づいてプロンプトとモデルを自動最適化
既存の評価フレームワーク（JUnit XML、promptfoo、evalship JSON）で動作
LLM評価のための24以上の品質チェックを提供
歴史的データを使用して回帰と不安定な評価を区別
プルリクエスト内の未テストのAI呼び出しを検出
評価ルールを破るマージをブロック（設定可能）
問題が修正されるとプルリクエストのブロックを解除
パフォーマンスと問題を要約した週次評価レポートをメール送信
モノレポと複数の評価ワークフローをサポート
Langfuse、Braintrust、LangSmithと統合し、切り替えを必要としない
セットアップ時に評価の無料レビューを提供
コーディングエージェントがプルリクエストを開く前に変更を確認可能
ソースコードやAPIキーを保存せずにセキュリティを確保
evalshipの使い方は？
セットアップ: GitHubリポジトリを接続し、コーディングエージェントにevalshipをセットアップさせ、評価をレビューし、セットアッププルリクエストを作成させます。
プルリクエストを監視: evalshipはすべてのプルリクエストを自動的に監視し、評価を壊す変更や未テストのAI呼び出しにコメントします。
レポートをレビュー: 各評価の入力、出力、履歴に関する詳細なレポートにアクセスし、何が壊れたのか、なぜ壊れたのかを理解します。
最適化: evalshipの最適化機能を使用して、コーディングエージェントと共にプロンプトとモデルの変更をテストし、偶然を超えた改善を特定します。
レポートを受け取る: マージ前に発見された重要な問題を強調した評価パフォーマンスを要約した週次メールレポートを受け取ります。
evalshipの使用例
- LLM評価の品質管理
- 自動プルリクエストレビュー
- プロンプトとモデルの最適化
- 回帰防止
- 未テストのAI呼び出し検出
- 不安定な評価管理
- コンプライアンスと責任リスクの軽減
- 開発者ワークフローの強化
