AI 输出评估是指评估 AI 生成输出的质量、准确性和安全性的过程。这通常涉及结构化测试工作流，人工审核员分析模型响应、检测错误并衡量模型在不同任务中的性能。

我们支持多种类型 AI 系统的评估工作流，包括大型语言模型（LLM）、对话 AI、代码生成模型、AI 智能体、计算机视觉模型和多模态 AI 系统。

数据标注侧重于标注用于模型训练的原始数据。AI 评估侧重于分析模型输出，以衡量性能、检测故障并在模型训练后或训练期间发现改进空间。

审核员可以评估响应质量、验证事实准确性、检测幻觉、评估推理正确性、测试安全合规性，或分析 AI 系统中的边缘案例行为。

可以。我们的评估工作流结合了经过培训的审核员网络和结构化评分指南，允许项目从试点测试任务扩展到大型评估数据集。

是的。我们支持对抗性提示测试、有害内容检测和合规性评估，帮助在 AI 系统部署前识别安全风险。

可以。许多团队从试点阶段开始，在扩大评估流程之前验证评估标准、评分指南和工作流设计。