Описание
evalship предлагает комплексное решение для контроля качества, специально разработанное для оценок больших языковых моделей (LLM). Он интегрируется непосредственно в ваш рабочий процесс GitHub, выступая в роли бдительного защитника вашего процесса разработки LLM. Основная цель evalship заключается в выявлении и устранении недостатков в ваших настройках оценки, обеспечивая, чтобы ваши LLM работали так, как ожидалось, и не вводили регрессии.
Читать далее
После настройки evalship тщательно проверяет ваши существующие оценщики, судей и подсказки, чтобы выявить слабые места, такие как оценки, которые неправильно проходят, или правила, которые не имеют надлежащего покрытия тестами. Затем он отслеживает каждый запрос на изменение, предоставляя немедленную обратную связь о том, что сломалось, почему это произошло и вероятной причине. Это включает в себя выявление непроверенных вызовов ИИ и отделение подлинных регрессий от ненадежных результатов оценок, анализируя историческую производительность на вашей основной ветке.
Платформа бесшовно работает с различными фреймворками оценки, включая те, которые производят JUnit XML, promptfoo JSON или evalship JSON, такие как pytest, Vitest, Jest, RSpec, Go, Java, PHPUnit, Rust, Langfuse, Braintrust и LangSmith. Она не запускает ваши оценки напрямую; вместо этого ваш рабочий процесс GitHub Actions или кодирующий агент выполняет их с использованием ваших API-ключей, а evalship обрабатывает результаты.
Помимо выявления проблем, evalship помогает оптимизировать ваши подсказки и модели. Через вашего кодирующего агента он тестирует различные изменения на вашем компьютере, такие как более дешевые модели или более четкие правила, и сообщает, какие изменения приводят к статистически значимым улучшениям. Это позволяет командам принимать решения на основе данных для повышения производительности модели и экономической эффективности. evalship также предоставляет еженедельные отчеты, подводящие итоги производительности оценок и подчеркивающие критические проблемы, выявленные до их выхода в продукцию.
Цены включают бесплатный уровень для публичных репозиториев и одного частного репозитория с одним пользователем, предлагая 100 анализов PR и 30 дней истории оценок. Платные планы (Team, Pro, Business) предлагают больше пользователей, частные репозитории, анализы PR и более длительную историю оценок, с вариантами ежемесячной или годовой оплаты. Предложение на запуск предоставляет значительные скидки для ранних пользователей. evalship обеспечивает безопасность, не храня ваш исходный код или API-ключи, а только обрабатывая различия и результаты оценок.
- КатегорияAI-ревью кода и тестирование
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции evalship
Выявляет недостатки в оценках LLM во время настройки
Комментирует каждый запрос на изменение с подробным разбором сбоев оценок
Автоматически оптимизирует подсказки и модели на основе данных о производительности
Работает с любым существующим фреймворком оценки (JUnit XML, promptfoo, evalship JSON)
Предоставляет более 24 проверок качества для оценок LLM
Отделяет регрессии от ненадежных оценок с использованием исторических данных
Обнаруживает непроверенные вызовы ИИ в запросах на изменение
Блокирует слияния, которые нарушают правила оценки (настраиваемо)
Разблокирует запросы на изменение после устранения проблем
Отправляет еженедельные отчеты об оценках, подводя итоги производительности и проблем
Поддерживает монорепозитории и несколько рабочих процессов оценки
Интегрируется с Langfuse, Braintrust и LangSmith без необходимости переключения
Предлагает бесплатный обзор оценок при настройке
Позволяет кодирующим агентам проверять изменения перед открытием запросов на изменение
Обеспечивает безопасность, не храня исходный код или API-ключи
Как использовать evalship?
Настройка: Подключите ваш репозиторий GitHub и попросите вашего кодирующего агента настроить evalship, который проверяет ваши оценки и создает запрос на изменение для настройки.
Мониторинг запросов на изменение: evalship автоматически отслеживает каждый запрос на изменение, комментируя изменения, которые нарушают оценки или вводят непроверенные вызовы ИИ.
Просмотр отчетов: Получите доступ к подробным отчетам о входных данных, выходных данных и истории каждой оценки, чтобы понять, что сломалось и почему.
Оптимизация: Используйте функцию оптимизации evalship для тестирования изменений подсказок и моделей с вашим кодирующим агентом, выявляя улучшения, выходящие за рамки случайности.
Получение отчетов: Получайте еженедельные отчеты по электронной почте, подводящие итоги производительности оценок и подчеркивающие критические проблемы, выявленные до слияния.
Варианты использования evalship
- Контроль качества оценок LLM
- Автоматизированный обзор запросов на изменение
- Оптимизация подсказок и моделей
- Предотвращение регрессий
- Обнаружение непроверенных вызовов ИИ
- Управление ненадежными оценками
- Снижение рисков соблюдения и ответственности
- Улучшение рабочего процесса разработчиков
