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コンセプト: 評価 | Python: client.eval()

パラメータ

string
必須
評価する AI 生成テキスト。10〜10,000 文字である必要があります。
string
デフォルト:"basic"
評価モード:
  • "basic" — RAIL のコアスコアリングモデル。高速で、リアルタイムスコアリング向け。
  • "deep" — より深く詳細な分析。次元ごとの説明や問題タグも返すことができます。
  • "auto"basic を実行し、実際の問題が検出された場合 (低スコア、低信頼度の次元、またはフラグされたシグナル) のみ自動的に deep にエスカレートします。クリーンなコンテンツは高速で安く、精査が必要なコンテンツは自動的に深い分析を受けます。レスポンスの result には resolved_mode ("basic" または "deep" — 実際に実行されたティア) と escalated (ブール値) が含まれます。課金は実行されたティアに基づきます。
string[]
スコアリングする次元のサブセット。8 つすべてをスコアリングするには省略します。選択肢: fairness, safety, reliability, transparency, privacy, accountability, inclusivity, user_impact
object
カスタムの次元の重み。値の合計は 100 である必要があります。例: {"safety": 25, "reliability": 20, ...}
string
ドメインコンテキストのヒント: "general", "healthcare", "legal", "finance", "code"。スコアリングの精度を向上させます。
boolean
デフォルト:"false"
次元ごとの説明を含める (deep モードのみ)。
boolean
デフォルト:"false"
次元ごとに検出された問題タグを含める (deep モードのみ)。
boolean
デフォルト:"false"
次元ごとの改善提案を含める (deep モードのみ)。

リクエスト

レスポンス

object
アプリケーションのポリシーがこの結果をどう判断したか。
  • enforcement — ポリシーのモード (log_onlyblock、または regenerate)。
  • threshold — 合格に必要な全体スコア。
  • score — この結果の全体スコア。
  • passed — スコアがしきい値を満たしたかどうか。
  • enforced — 結果に基づいて実際に処理が行われたかどうか。false の場合、ポリシーはモニターモードです。判定は報告されますがレスポンスは変更されないため、何がブロックされうるかを確認できます。現在の状態は GET /config で確認してください。
エンフォースメントが有効で結果が不合格の場合、block ポリシーは 422 POLICY_BLOCKED を返し、regenerate ポリシーはフォールバックを適用する前に安全な書き換えを試みます。
number
全体の RAIL スコア (0.0〜10.0)。評価されたすべての次元の加重平均。
number
スコアに対するモデルの信頼度 (0.0〜1.0)。
object
次元ごとのスコア。各エントリは score (0〜10) と confidence (0〜1) を持ちます。deep モードでは explanationissuessuggestions も含まれます。
boolean
この結果がキャッシュから返された場合は true (0 クレジット)。
string
mode: "auto" の場合、実際に実行されたティア — "basic" または "deep"result.escalated を確認して、deep ジャッジが呼び出されたかどうかを判定します。
boolean
送信されたコンテンツが分析ウィンドウ(約4,000文字)を超える場合にのみ true として含まれます。スコアはコンテンツの先頭部分を反映します。完全なカバレッジが必要な場合は、長いコンテンツを複数のリクエストに分割してください。
number
このリクエストに対して課金されたクレジット。キャッシュされたレスポンスの場合は 0