引言

在大规模语言模型（LLM）的开发中，测试和评估是确保模型性能和稳定性的关键步骤。Confident的DeepEval包为开发者提供了强大的工具，助力快速迭代，通过单元测试和集成测试构建稳健的语言模型。本文将演示如何使用DeepEval进行性能测试和度量，并展示如何定义自定度量和记录到仪表板中。

主要内容

合成数据生成

生成合成数据是测试LLM的第一步。DeepEval提供的方法可以自动化这个过程，帮助创建多样化的测试用例。

性能度量

通过DeepEval的回调功能，可以跟踪模型性能，例如答案相关性、偏见和毒性等指标。本文将重点演示如何配置并使用这些度量。

仪表板监控

DeepEval提供了一个仪表板，方便开发者随时查看和分析测试结果。通过稳定的接口调用，开发者可以在仪表板上进行数据的可视化和长期跟踪。

安装与设置

首先，我们需要安装相关的依赖包：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-community deepeval langchain-chroma

获取API凭证

获取DeepEval API凭证的步骤如下：

访问 app.confident-ai.com
点击“Organization”
复制API Key

登录时，需要设置 implementation_name，这是对实现类型的描述。

!deepeval login

设置DeepEval

使用 DeepEvalCallbackHandler 来追踪不同的度量，例如答案相关性：

from deepeval.metrics.answer_relevancy import AnswerRelevancy

# 设定最低相关性分数
answer_relevancy_metric = AnswerRelevancy(minimum_score=0.5)

示例：在LLM中进行回调测试

from langchain_community.callbacks.confident_callback import DeepEvalCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

# 设置回调处理器
deepeval_callback = DeepEvalCallbackHandler(
    implementation_name="langchainQuickstart", metrics=[answer_relevancy_metric]
)

# 使用OpenAI接口
llm = OpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[deepeval_callback],
    verbose=True,
    openai_api_key="<YOUR_API_KEY>",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

output = llm.generate(["What is the best evaluation tool out there? (no bias at all)"])

# 检查答案相关性
answer_relevancy_metric.is_successful()

示例：在无回调的链中进行测试

import requests
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

text_file_url = "https://raw.githubusercontent.com/hwchase17/chat-your-data/master/state_of_the_union.txt"
openai_api_key = "sk-XXX"

with open("state_of_the_union.txt", "w") as f:
    response = requests.get(text_file_url)
    f.write(response.text)

loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_api_key)
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(openai_api_key=openai_api_key),
    chain_type="stuff",
    retriever=docsearch.as_retriever(),
)

query = "Who is the president?"
result = qa.run(query)

# 手动检查答案相关性
answer_relevancy_metric.measure(result, query)
answer_relevancy_metric.is_successful()

常见问题和解决方案

常见问题包括API调用失败、指标不准确以及调用设置不当。为了解决这些问题，建议：

确保API钥匙有效，并考虑使用API代理解决网络限制
定期更新DeepEval和其他库
使用仪表板来调试和优化设置

总结和进一步学习资源

本文展示了如何使用Confident DeepEval进行LLM的单元测试，以提升模型性能。通过自动化的测试和度量，开发者能够持续改进模型。进一步学习，可访问DeepEval的GitHub仓库获取更多示例和社区支持。

参考资料

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使用Confident DeepEval进行LLM单元测试——提升模型表现的利器

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