自定义评分标准
支持按业务口径自定义评判维度与打分规则，而不是套用通用测评模板。适合把「回答是否合规」「信息是否完整」这类主观标准写成可重复执行的评估项。
价格免费 + 付费
平台—
归类AI 智能体
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Pi Labs编辑总结
Pi Labs 是一个面向大模型应用开发者的评估平台，用来给模型输出建立自定义的评分标准与评测流程。它解决的是「模型答得好不好」难以量化的问题：开发者可以自己定义评判维度、组织评测样本，把主观判断变成可重复运行的流程。相比只提供通用跑分的评测工具，它更强调「按你的业务口径来打分」，因此更适合已经有明确业务指标、需要持续迭代模型的团队。不足之处在于，评估本身需要投入人力设计标准与准备样本，团队如果还没有稳定的产品形态，往往很难把评估指标定下来。
Pi Labs是什么？
Pi Labs 的核心定位是让开发者自己定义「什么叫好的模型输出」。在通用榜单上跑分高的模型，未必在你的业务场景里表现更好，因此它把评估标准的定义权交给使用者，而不是提供一套固定的评分表。
从产品形态上看，它围绕评测而生：定义评分维度与标准、组织评测数据、运行评估并查看结果对比，整个过程更像一套工作流工具，而不只是一个打分接口。它面向的是需要反复比较不同模型或不同提示词效果的团队。
在团队里，算法工程师用它对比模型与提示词迭代的效果，产品与业务方则负责把业务上的判定标准翻译成可执行的评分规则。评估标准一旦沉淀下来，就能在后续每次迭代中重复使用，而不必每次靠人工抽查。
Pi Labs核心功能
评测流程编排
把数据准备、评估执行、结果查看串成一条流程，让团队可以按固定步骤重复跑同一套评估，便于版本之间的横向对比。
结果对比与追踪
同一套标准下比较不同模型或不同提示词的结果差异，帮助定位是哪一次改动带来了提升或回退，而不是只看一个总分。
面向团队协作
评估标准的定义与结果解读通常需要产品与算法共同参与，平台把评分规则沉淀成共享资产，减少每次迭代时反复对齐口径的成本。
模型无关的评估
评估围绕输出质量展开而非绑定某个模型，因此可以横向比较不同模型在你自己的场景里的表现，适合做选型与替换的决策依据。
Pi Labs使用建议
入门先把路子走对
- 先列不可接受项不要一上来就设计打分表。先把业务上绝对不能出现的回答列成清单，再从这份清单倒推评分维度，标准会具体得多。
- 用小样本试跑标准定好后先拿少量样本跑一遍，把机器评分和人工判断对一遍，确认方向一致再扩大评测规模。
- 拉上业务方定标准评分口径如果只由算法侧定，容易出现指标漂亮但业务不买账的情况。定标准时让懂业务的人一起参与。
进阶省时间也省钱
- 维度保持互斥检查各维度之间是否重叠，重叠会让同一类问题被重复扣分，总分失真，也难以判断问题出在哪。
- 标准沉淀成资产把定好的评分规则当作团队共享资产维护，每次模型或提示词改动都跑同一套标准，结果才具备可比性。
- 盯住回归项除了看总分，重点盯住某次改动后变差的那些评估项，这类回退往往比整体提升更值得优先处理。
Pi Labs适合谁用？
大模型应用开发团队
推荐需要反复比较提示词与模型版本效果的团队，自定义评估标准能把主观判断固化成可重复的流程。
算法与评测工程师
推荐负责搭建评测体系的人，可以在这里定义维度、组织样本并跟踪每次迭代的变化。
产品与业务负责人
有条件对「回答好不好」有业务判断的人，适合参与评分标准的制定，否则评估容易脱离真实场景。
还在验证方向的早期项目
不推荐产品形态和判定标准都还没稳定时，投入人力设计评分规则往往收效有限，建议先跑通业务再建评估。
Pi Labs优点和缺点
优点
- 把「输出好不好」的主观判断做成可重复执行的评分流程
- 评估标准可按业务口径自定义，不套用通用榜单模板
- 评估粒度到具体维度，能定位是哪次改动带来的变化
- 评分标准可沉淀复用，减少团队每次迭代重新对齐口径
- 不绑定单一模型，便于做模型选型与替换的横向比较
缺点
- 评分标准需要自己设计，没有现成模板可套，前期投入不低
- 业务判定标准要是没想清楚，评测结果参考价值有限
- 评测样本需要自行准备，样本质量直接决定结论是否可信
- 团队里缺少懂业务又懂评测的人时，容易做成走过场
Pi Labs常见问题
它和直接看公开榜单跑分有什么区别？＋
公开榜单用的是统一标准，衡量的是通用能力；Pi Labs 让你按自己的业务口径定义什么叫好的输出。同一个模型在你的场景里可能表现完全不同，所以榜单排名只能作为初筛，真正决定用哪个模型还得靠自己场景下的评估结果。
用它做评估需要写代码吗？＋
评估本身更像是配置和编排的工作：定义评分维度、准备评测样本、运行并查看结果。具体接入方式取决于你的模型调用是怎么搭的，团队里通常需要有人负责把评测流程接到已有的调用链路上。
评估标准应该怎么定才靠谱？＋
先把业务上「不可接受的回答」列清楚，再倒推评分维度，比一上来就设计十几项打分要有效。维度之间尽量互不重叠，否则同一类问题会被重复惩罚，总分失真。标准定好之后先小样本试跑，确认结论和人工判断一致再扩大规模。
小团队有必要上专门的评估平台吗？＋
如果还在验证产品方向，判定标准本身就没稳定，这时建评估体系的性价比不高，先靠人工抽查更直接。等业务跑通、需要频繁比较模型或提示词效果时，再把评估流程固定下来会更有价值。
Pi Labs竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Pi Labs本工具 | 4.2 | 免费 + 付费 | 自定义评分标准；评测流程编排；结果对比与追踪；面向团队协作 | — |
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