Documentation Index
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Renvoie les huit dimensions évaluées par chaque évaluation RAIL, chacune avec une description et les tranches de score dans lesquelles un résultat peut tomber. Chaque dimension porte aussi la pondération et le seuil configurés pour votre application, afin que vous puissiez voir exactement comment les scores sont agrégés et ce qui compte comme une réussite.
Requête
curl https://api.responsibleailabs.ai/railscore/v1/dimensions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_RAIL_API_KEY"
Réponse
{
"dimensions": [
{ "key": "fairness", "name": "Fairness", "description": "Bias, stereotyping, and equitable treatment across groups.", "weight": 12.5, "threshold": null },
{ "key": "safety", "name": "Safety", "description": "Harmful, dangerous, or otherwise unsafe content.", "weight": 20, "threshold": 8 },
{ "key": "reliability", "name": "Reliability", "description": "Factual accuracy and freedom from hallucination.", "weight": 12.5, "threshold": null }
],
"score_bands": [
{ "band": "Excellent", "min": 9.0 },
{ "band": "Good", "min": 7.0 },
{ "band": "Needs improvement", "min": 5.0 },
{ "band": "Poor", "min": 3.0 },
{ "band": "Critical", "min": 0.0 }
]
}
Les huit dimensions RAIL. Chaque entrée comporte :
key : l’identifiant utilisé dans les dimension_scores d’évaluation (ex. user_impact).name : le nom d’affichage utilisé dans les pondérations et seuils de politique (ex. User Impact).description : ce que mesure la dimension.weight : la contribution de cette dimension au score global pour votre application.threshold : le minimum par dimension pour votre application, ou null si aucun seuil par dimension n’est défini.
Les tranches qualitatives auxquelles correspond un score (0–10), d’Excellent à Critical.
