GAICo: A Deployed and Extensible Framework for Evaluating Diverse and Multimodal Generative AI Outputs
作者: Nitin Gupta, Pallav Koppisetti, Kausik Lakkaraju, Biplav Srivastava
分类: cs.CL
发布日期: 2025-08-22 (更新: 2025-10-24)
备注: 11 pages, 7 figures, accepted at IAAI/AAAI 2026; updated with figures, captions, and acknowledgments
💡 一句话要点
提出GAICo框架以解决生成AI输出评估标准化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成AI 评估框架 多模态比较 开源工具 标准化评估
📋 核心要点
- 现有生成AI评估方法缺乏标准化，导致不同输出之间的可比性差，影响系统开发效率。
- GAICo框架通过提供统一的评估指标和高层API，简化了生成AI输出的比较过程，支持多模态数据。
- GAICo自2025年6月发布以来，已被下载超过13,000次，显示出社区的广泛兴趣和实用性。
📝 摘要（中文）
生成AI（GenAI）在多样化和高风险领域的快速普及，迫切需要稳健且可重复的评估方法。然而，现有实践往往依赖于临时的、非标准化的脚本，常见的评估指标对特定结构化输出（如自动化计划、时间序列）或跨模态（如文本、音频和图像）的整体比较不适用。这种碎片化现象阻碍了可比性并减缓了AI系统的发展。为了解决这一挑战，本文提出了GAICo（生成AI比较器）：一个已部署的开源Python库，旨在简化和标准化生成AI输出的比较。GAICo提供了一个统一的、可扩展的框架，支持针对非结构化文本、特定结构化数据格式和多媒体（图像、音频）的全面参考指标。通过详细的案例研究，展示了GAICo在评估和调试复杂多模态AI旅行助手管道中的实用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决生成AI输出评估方法的标准化问题。现有方法往往依赖于非标准化的脚本，导致不同类型输出的比较困难，影响AI系统的开发和调试效率。
核心思路：GAICo框架的核心思想是提供一个统一的、可扩展的评估平台，支持多种数据格式的比较，旨在提高评估的可重复性和效率。通过高层API，用户可以快速进行多模态比较和可视化分析。
技术框架：GAICo的整体架构包括多个模块：首先是数据输入模块，支持多种数据格式；其次是评估指标模块，提供参考基础的评估指标；最后是可视化和报告模块，帮助用户理解评估结果。
关键创新：GAICo的主要创新在于其开放源代码和可扩展性，允许用户根据特定需求定制评估指标，与现有方法相比，提供了更高的灵活性和适应性。
关键设计：GAICo设计了高层API以简化用户操作，同时支持直接访问底层指标，用户可以根据需要进行细粒度控制。
📊 实验亮点
GAICo在评估复杂多模态AI旅行助手管道中的表现显著，提供了全面的参考指标，提升了评估的可重复性和效率。通过案例研究，展示了GAICo在多模态比较中的有效性，帮助开发者快速识别和调试系统问题。
🎯 应用场景
GAICo框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要多模态输出评估的领域，如智能助手、自动化决策系统和多媒体内容生成。其标准化的评估方法将有助于提升AI系统的可靠性和开发效率，推动生成AI技术的进一步应用和发展。
📄 摘要（原文）
The rapid proliferation of Generative AI (GenAI) into diverse, high-stakes domains necessitates robust and reproducible evaluation methods. However, practitioners often resort to ad-hoc, non-standardized scripts, as common metrics are often unsuitable for specialized, structured outputs (e.g., automated plans, time-series) or holistic comparison across modalities (e.g., text, audio, and image). This fragmentation hinders comparability and slows AI system development. To address this challenge, we present GAICo (Generative AI Comparator): a deployed, open-source Python library that streamlines and standardizes GenAI output comparison. GAICo provides a unified, extensible framework supporting a comprehensive suite of reference-based metrics for unstructured text, specialized structured data formats, and multimedia (images, audio). Its architecture features a high-level API for rapid, end-to-end analysis, from multi-model comparison to visualization and reporting, alongside direct metric access for granular control. We demonstrate GAICo's utility through a detailed case study evaluating and debugging complex, multi-modal AI Travel Assistant pipelines. GAICo empowers AI researchers and developers to efficiently assess system performance, make evaluation reproducible, improve development velocity, and ultimately build more trustworthy AI systems, aligning with the goal of moving faster and safer in AI deployment. Since its release on PyPI in Jun 2025, the tool has been downloaded over 13K times, across versions, by Aug 2025, demonstrating growing community interest.