[使用Confident和DeepEval进行LLMs单元测试：提升语言模型稳定性的最佳实践]获取API凭证访问 Co

# 使用Confident和DeepEval进行LLMs单元测试：提升语言模型稳定性的最佳实践

在现代开发环境中，构建和优化大型语言模型（LLMs）的过程离不开合理的测试和评估手段。Confident提供的DeepEval包，通过单元测试和集成测试，让每个人都能通过更快的迭代构建更为强大的语言模型。在本指南中，我们将展示如何使用DeepEval进行性能测试，并介绍如何定义和记录自己的指标到我们的仪表板。

## 主要内容

### 1. 合成数据生成
DeepEval支持从合成数据的创建到测试的每一步。通过自动化生成测试数据，开发者可以更全面地评估模型在不同情境下的表现。

### 2. 性能测量
DeepEval提供了一系列指标来评估模型性能，如回答相关性、偏见和毒性等。用户可以轻松追踪这些指标，以便于进行周期性改进。

### 3. 仪表盘监控
通过DeepEval提供的仪表盘，开发者能够直观地查看和分析模型性能的变化趋势，为决策提供强有力的数据支持。

### 安装和设置

首先，确保安装必需的Python包：

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

获取API凭证

访问 Confident AI官网
点击“组织”并复制API密钥。
登录时设置你的implementation_name，建议使用描述性名称。
运行以下命令进行登录：

!deepeval login

设置DeepEval

使用DeepEvalCallbackHandler来设置你希望追踪的指标：

from deepeval.metrics.answer_relevancy import AnswerRelevancy

# 定义回答相关性指标
answer_relevancy_metric = AnswerRelevancy(minimum_score=0.5)

代码示例

以下是其使用方法的一个基本示例：

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

# 初始化DeepEval回调
deepeval_callback = DeepEvalCallbackHandler(
    implementation_name="langchainQuickstart", metrics=[answer_relevancy_metric]
)

# 创建OpenAI模型实例
llm = OpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[deepeval_callback],
    verbose=True,
    openai_api_key="<YOUR_API_KEY>",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

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

# 检查回答是否成功
success = answer_relevancy_metric.is_successful()
print(f"Answer is relevant: {success}")

常见问题和解决方案

1. 网络访问不稳定

由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来保证OpenAI等API的稳定访问。

2. 指标扩展

当前支持的指标有限，但可以自定义其他指标，并将其集成到DeepEval中以满足特定需求。

总结和进一步学习资源

合理的单元测试和集成测试是提升语言模型稳定性和性能的关键。通过Confident和DeepEval，开发者可以更加系统化地开展测试工作，及时发现和解决模型问题。

进一步学习资源：

参考资料

Confident AI 官网: Confident AI
LangChain API 文档: LangChain Documentation

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---