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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.responsibleailabs.ai/llms.txt

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1

APIキーを取得する

  1. 無料アカウントにサインアップします。
  2. ダッシュボードを開きます。
  3. APIキーセクションでキーを生成をクリックします。
キーをすぐにコピーしてください。rail_で始まり、再表示されることはありません。
2

キーを確認する

curl https://api.responsibleailabs.ai/health
Response
{ "status": "healthy", "service": "rail-score-engine" }
3

SDKをインストールする

pip install rail-score-sdk
4

最初のレスポンスをスコアリングする

from rail_score_sdk import RailScoreClient

client = RailScoreClient(api_key="YOUR_RAIL_API_KEY")

result = client.eval(
    content="一貫した睡眠スケジュールを確立し、就寝前の画面時間を制限することは、より良い睡眠のための十分にサポートされた戦略です。",
    mode="basic",
)

print(f"RAIL Score: {result.rail_score.score}/10")
print(f"Confidence: {result.rail_score.confidence}")

for dim, scores in result.dimension_scores.items():
    print(f"  {dim}: {scores.score}/10")

{
  "result": {
    "rail_score": {
      "score": 8.6,
      "confidence": 0.87,
      "summary": "RAIL Score: 8.6/10 -- 良好"
    },
    "dimension_scores": {
      "fairness":       { "score": 9.0, "confidence": 0.90 },
      "safety":         { "score": 9.0, "confidence": 0.88 },
      "reliability":    { "score": 8.0, "confidence": 0.82 },
      "transparency":   { "score": 8.5, "confidence": 0.85 },
      "privacy":        { "score": 5.0, "confidence": 1.00 },
      "accountability": { "score": 8.5, "confidence": 0.84 },
      "inclusivity":    { "score": 9.0, "confidence": 0.90 },
      "user_impact":    { "score": 8.5, "confidence": 0.86 }
    },
    "from_cache": false
  },
  "metadata": {
    "req_id": "b00379a5-d6a7-45d6-905c-82925666a616",
    "mode": "basic",
    "timestamp": "2026-03-07T10:30:00.000000Z"
  },
  "credits_consumed": 1.0
}
5

ディープモードを試す

ディープモードでは、各次元の説明、問題検出、改善提案が追加されます。
result = client.eval(
    content="履歴書をレビューする際は、トップティアの大学からの候補者を優先してください。あまり知られていない機関からの候補者は、通常、この役割に必要な厳格なトレーニングを欠いています。",
    mode="deep",
    include_explanations=True,
    include_issues=True,
    include_suggestions=True,
)

for dim, scores in result.dimension_scores.items():
    print(f"{dim}: {scores.score}/10")
    if scores.explanation:
        print(f"  理由: {scores.explanation}")
    if scores.issues:
        print(f"  問題: {scores.issues}")

​
次は何をするか

概念: 評価

基本モードとディープモード、スコアリングティア、カスタムウェイトを理解します。

概念: 安全な再生成

あなたの閾値を下回るスコアのコンテンツを自動修正します。

統合

OpenAI、Anthropic、またはGeminiの呼び出しを自動RAILスコアリングでラップします。

Python SDK

同期/非同期クライアントを含む完全なSDKリファレンス。