AI Skill Hub 推荐使用:人文数据基准 是一款优质的AI工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的AI工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。
人文数据基准 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 benchmark、digitalhumanities、llm 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
人文数据基准 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 benchmark、digitalhumanities、llm 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install humanities_data_benchmark
# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install humanities_data_benchmark
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/RISE-UNIBAS/humanities_data_benchmark
cd humanities_data_benchmark
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import humanities_data_benchmark; print('安装成功')"
# 命令行使用
humanities_data_benchmark --help
# 基本用法
humanities_data_benchmark input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import humanities_data_benchmark
# 示例
result = humanities_data_benchmark.process("input")
print(result)
# humanities_data_benchmark 配置文件示例(config.yml) app: name: "humanities_data_benchmark" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 humanities_data_benchmark --config config.yml # 或通过环境变量配置 export HUMANITIES_DATA_BENCHMARK_API_KEY="your-key" export HUMANITIES_DATA_BENCHMARK_OUTPUT_DIR="./output"
This repository contains benchmark datasets (images and text files), prompts, ground truths, and evaluation scripts for assessing the performance of large language models (LLMs) on humanities-related tasks. The suite is designed as a resource for researchers and practitioners interested in systematically evaluating how well various LLMs perform on digital humanities (DH) tasks involving visual and text-like materials.
ℹ Looking for benchmark results? This README provides an overview of the benchmark suite and explains how to use it. For detailed test results and model comparisons, visit our results dashboard.
To test if your installation works, it's easiest to run one of the configured tests. Define one of OPENAI_API_KEY (= T0001), GENAI_API_KEY (= T0002) or ANTHROPIC_API_KEY (= T0003) to get started. Start the script from tha root of your project, like so:
python scripts/run_single_test.py --test_id T0001
This executes the test_benchmark (one image, one request) and saves the results to results/YYYY-MM-DD/T0001. Once these results are present, the test will not send requests for existing results on the same day. If you want to overwrite the existing results, you can:
python scripts/run_single_test.py --test_id T0001 --regenerate
You also can run the script without any parameters for the interactive interface. It lets you search for and select the test you might be looking for.
高质量开源基准套件,助力人文数据AI研究
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
⚠️ GPL 3.0 — 强 Copyleft,衍生作品须开源,含专利保护条款,不可闭源使用。
总体来看,人文数据基准 是一款质量良好的AI工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | humanities_data_benchmark |
| 原始描述 | 开源AI工具:LLM Benchmark Suite for Humanities Data。⭐16 · Python |
| Topics | benchmarkdigitalhumanitiesllmpython |
| GitHub | https://github.com/RISE-UNIBAS/humanities_data_benchmark |
| License | GPL-3.0 |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-06-04 · 更新时间:2026-06-04 · License:GPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。