Evidently

正常
GitHub Jupyter Notebook Apache-2.0

简介

Evidently 是一个开源 ML 和 LLM 可观测性框架,提供 100+ 评估指标,用于测试、监控和评估 AI 驱动的系统。

核心特性

  • 100+ 内置评估指标,覆盖数据漂移、ML 模型和 LLM 输出
  • LLM-as-a-judge 评估器用于生成式 AI 质量评测
  • 报告和测试套件支持通过/失败条件,可集成 CI/CD
  • 自托管或云端监控仪表盘,支持实时告警
  • 支持表格数据、文本、分类、回归、排序和 RAG 等场景
  • 开放架构,支持自定义指标和数据导出

适用场景

💡 监控 LLM 应用在生产环境中的质量退化
💡 对 ML 管道进行数据漂移检测
💡 评估 RAG 检索质量和相关性
💡 在 CI/CD 中自动化模型性能回归测试

快速开始

安装:`pip install evidently`。使用内置预设如 `DataDriftPreset` 或 `TextEvals` 创建报告,在 pandas DataFrame 上运行,可在 Jupyter 中查看结果或导出为 HTML/JSON。使用 `evidently ui --demo-projects all` 启动监控界面,访问 localhost:8000。

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