本页介绍了在使用 Gen AI Evaluation Service 运行模型评估后，如何查看和解读模型评估结果。
查看评估结果
借助 Gen AI Evaluation Service，您可以直接在开发环境（例如 Colab 或 Jupyter 笔记本）中直观呈现评估结果。.show() 方法可在 EvaluationDataset 和 EvaluationResult 对象上使用，用于呈现交互式 HTML 报告以供分析。
直观呈现数据集中的生成型评分标准
如果您运行 client.evals.generate_rubrics()，生成的 EvaluationDataset 对象将包含 rubric_groups 列。您可以直观呈现此数据集，以便在运行评估之前检查为每个提示生成的评分标准。
# Example: Generate rubrics using a predefined method
data_with_rubrics = client.evals.generate_rubrics(
src=prompts_df,
rubric_group_name="general_quality_rubrics",
predefined_spec_name=types.RubricMetric.GENERAL_QUALITY,
)
# Display the dataset with the generated rubrics
data_with_rubrics.show()
系统会显示一个互动表格，其中包含每个提示以及为其生成的关联评分标准，这些内容嵌套在 rubric_groups 列中：
可视化推理结果
使用 run_inference() 生成回答后，您可以对生成的 EvaluationDataset 对象调用 .show()，以检查模型的输出以及原始提示和参考内容。这有助于在运行完整评估之前快速检查质量：
# First, run inference to get an EvaluationDataset
gpt_response = client.evals.run_inference(
model='gpt-4o',
src=prompt_df
)
# Now, visualize the inference results
gpt_response.show()
系统会显示一个表格，其中包含每个提示、相应的参考内容（如果提供）以及新生成的回答：
直观呈现评估报告
当您对 EvaluationResult 对象调用 .show() 时，系统会显示一份报告，其中包含两个主要部分：
汇总指标：所有指标的汇总视图，显示整个数据集的平均得分和标准差。
详细结果：逐个案例的细分结果，可让您检查提示、参考回答、候选回答以及每项指标的具体得分和说明。
单个候选人评估报告
对于单个模型评估，报告会详细说明每个指标的得分：
# First, run an evaluation on a single candidate
eval_result = client.evals.evaluate(
dataset=eval_dataset,
metrics=[
types.RubricMetric.TEXT_QUALITY,
types.RubricMetric.FLUENCY,
types.Metric(name='rouge_1'),
]
)
# Visualize the detailed evaluation report
eval_result.show()
对于所有报告，您都可以展开查看原始 JSON 部分，以检查任何结构化格式（例如 Gemini 或 OpenAI Chat Completion API 格式）的数据。
基于自适应评分标准的评估报告（含判定结果）
使用基于自适应评分标准的指标时，结果会包含通过或未通过的判决，以及应用于回答的每个评分标准的推理。
eval_result = client.evals.evaluate(
dataset=eval_dataset,
metrics=[types.PrebuiltMetric.GENERAL_QUALITY],
)
eval_result.show()
该可视化图表显示了每个评分标准、其判定结果（通过或未通过）以及推理过程，这些信息嵌套在每个测试用例的指标结果中。对于每项具体的评分标准判定，您可以展开相应卡片以显示原始 JSON 载荷。此 JSON 载荷包含其他详细信息，例如完整评分标准说明、评分标准类型、重要程度以及判决背后的详细推理。
多候选人比较报告
报告的格式会根据您是评估单个候选人还是比较多个候选人而有所调整。对于多候选人评估，报告会提供并排视图，并在摘要表中包含胜率或平局率计算结果。
# Example of comparing two models
inference_result_1 = client.evals.run_inference(
model="gemini-2.0-flash",
src=prompts_df,
)
inference_result_2 = client.evals.run_inference(
model="gemini-2.5-flash",
src=prompts_df,
)
comparison_result = client.evals.evaluate(
dataset=[inference_result_1, inference_result_2],
metrics=[types.PrebuiltMetric.TEXT_QUALITY]
)
comparison_result.show()
