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AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS为什么值得关注
它提供了一个轻量级、可本地运行的方案，通过可配置的评分标准和持久化记录，系统性地评估AI对话输出质量。
适合谁使用
- 测试聊天机器人回复质量的开发者
- 评估AI助手表现的产品经理
- 对AI输出进行打分的QA或数据标注团队
- 使用自定义评分规则的研究人员
典型使用场景
- 从上传的对话日志中按自定义质量维度对AI回答进行评分
- 建立历史评分数据库以追踪AI表现变化
- 导出CSV或Markdown评分表用于报告或进一步分析
- 通过自定义模型API和提示词快速搭建本地评估界面
项目优势
- 支持上传txt和docx格式的对话文件
- 允许自定义评分维度和提示词
- 自动保存评分历史并支持导出
- 通过pip和Streamlit即可简单本地部署
使用前须知
- 使用前需要手动配置模型API、密钥和模型名称
- 仅支持txt/docx文件格式
- 被描述为简单测试网页，并非生产级系统
README 快速开始
这是个简单的测试网页，是个Streamlit 工具：上传对话文件（txt/docx），对每段对话中 AI 的回答按自定义维度评分，并给出评分理由。并且评分之后，会存下历史记录，以及可以导出的csv/markdown表格，便于统计评分。
代码拉到本地后，依次运行下面的命令，即可自动打开浏览器，开始使用。
运行
pip install -r requirements.txt pip install plotly streamlit run app.py
首页上传文件评分；第一次启动需要在，「配置」页设置模型（API 地址/Key/模型名）、提示词、评分维度；「历史」页可以回看往期评分。
项目描述
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