Descrição
evalship oferece uma solução abrangente de controle de qualidade especificamente projetada para avaliações de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM). Ele se integra diretamente ao seu fluxo de trabalho do GitHub, atuando como um guardião vigilante do seu processo de desenvolvimento de LLM. O objetivo central do evalship é identificar e corrigir falhas em suas configurações de avaliação, garantindo que seus LLMs funcionem como esperado e não introduzam regressões.
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Após a configuração, o evalship revisa minuciosamente seus avaliadores, juízes e prompts existentes para identificar fraquezas, como avaliações que passam incorretamente ou regras que carecem de cobertura de teste adequada. Ele então monitora cada pull request, fornecendo feedback imediato sobre o que quebrou, por que quebrou e a provável causa. Isso inclui sinalizar chamadas de IA não testadas e separar regressões genuínas de resultados de avaliações instáveis, analisando o desempenho histórico em seu branch padrão.
A plataforma funciona perfeitamente com várias estruturas de avaliação, incluindo aquelas que produzem JUnit XML, promptfoo JSON ou evalship JSON, como pytest, Vitest, Jest, RSpec, Go, Java, PHPUnit, Rust, Langfuse, Braintrust e LangSmith. Ele não executa suas avaliações diretamente; em vez disso, seu fluxo de trabalho do GitHub Actions ou agente de codificação as executa usando suas chaves de API, e o evalship processa os resultados.
Além de identificar problemas, o evalship ajuda a otimizar seus prompts e modelos. Através do seu agente de codificação, ele testa diferentes alterações em sua máquina, como modelos mais baratos ou regras mais claras, e relata quais alterações geram melhorias estatisticamente significativas. Isso permite que as equipes tomem decisões baseadas em dados para melhorar o desempenho do modelo e a eficiência de custos. O evalship também fornece relatórios semanais resumindo o desempenho das avaliações e destacando questões críticas detectadas antes de chegarem à produção.
Os preços incluem um nível gratuito para repositórios públicos e um repositório privado com um usuário, oferecendo 100 análises de PR e 30 dias de histórico de avaliações. Planos pagos (Equipe, Pro, Negócios) oferecem mais usuários, repositórios privados, análises de PR e histórico de avaliações mais longo, com opções de faturamento mensal ou anual. Uma oferta de lançamento oferece descontos significativos para os primeiros adotantes. O evalship garante segurança ao não armazenar seu código-fonte ou chaves de API, processando apenas diffs e resultados de avaliações.
- CategoriaRevisão de código e testes com IA
- Modelo de preçosFreemium
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de evalship
Identifica falhas em avaliações de LLM durante a configuração
Comenta em cada pull request com uma análise detalhada das falhas de avaliação
Otimizador automático de prompts e modelos com base em dados de desempenho
Funciona com qualquer estrutura de avaliação existente (JUnit XML, promptfoo, evalship JSON)
Fornece mais de 24 verificações de qualidade para avaliações de LLM
Separa regressões de avaliações instáveis usando dados históricos
Detecta chamadas de IA não testadas em pull requests
Bloqueia merges que quebram regras de avaliação (configurável)
Desbloqueia pull requests uma vez que os problemas são corrigidos
Envia relatórios semanais de avaliação resumindo desempenho e problemas
Suporta monorepos e múltiplos fluxos de trabalho de avaliação
Integra-se com Langfuse, Braintrust e LangSmith sem exigir uma troca
Oferece uma revisão gratuita de avaliações na configuração
Permite que agentes de codificação verifiquem alterações antes de abrir pull requests
Garante segurança ao não armazenar código-fonte ou chaves de API
Como usar evalship?
Configuração: Conecte seu repositório do GitHub e peça ao seu agente de codificação para configurar o evalship, que revisa suas avaliações e cria um pull request de configuração.
Monitore pull requests: evalship observa automaticamente cada pull request, comentando sobre alterações que quebram avaliações ou introduzem chamadas de IA não testadas.
Revise relatórios: Acesse relatórios detalhados para cada entrada, saída e histórico de avaliações para entender o que quebrou e por quê.
Otimize: Use o recurso de otimização do evalship para testar alterações de prompts e modelos com seu agente de codificação, identificando melhorias além da chance.
Receba relatórios: Receba relatórios semanais por e-mail resumindo o desempenho das avaliações e destacando questões críticas detectadas antes da fusão.
Casos de uso de evalship
- Controle de Qualidade de Avaliação de LLM
- Revisão Automatizada de Pull Requests
- Otimização de Prompt e Modelo
- Prevenção de Regressões
- Detecção de Chamadas de IA Não Testadas
- Gerenciamento de Avaliações Instáveis
- Mitigação de Risco de Conformidade e Responsabilidade
- Aprimoramento do Fluxo de Trabalho do Desenvolvedor
