引言
在人工智能的应用中，聊天机器人已经成为最常见的接口之一。然而，如何有效评估和改进聊天机器人的质量是一个持续的挑战。由于用户往往不会通过显式的反馈机制，如点赞或点踩按钮，来表达他们对机器人的满意度，开发者需要寻找替代的方法来衡量机器人的响应效果。本篇文章将介绍一种利用LangSmith平台和聊天机器人反馈模板来捕捉隐性用户反馈的方法，从而持续改进聊天机器人的性能。
主要内容
1. 隐性用户反馈的重要性
在多轮对话中，用户的后续问题常常能反映出他们对先前AI回复的满意程度。大约70%的查询是对之前问题的跟进，这些信息可以用来推测AI回复的质量。
2. LangSmith平台介绍
LangSmith平台能够帮助开发者捕获用户和AI辅助反馈，从而在无显式评估情况下改进LLM应用。
3. 自定义评估器的实现
通过自定义的RunEvaluator，我们可以在不干扰聊天机器人运行时的情况下捕获反馈。可以在LangChain对象上调用with_config来使用这个自定义评估器。
4. 部署和使用
使用LangServe部署时，建议配置服务器以返回回调事件，这样可以确保包括后端追踪的数据。
代码示例
以下是一个使用LangServe模板的示例代码，该模板可用于流式传输聊天机器人响应并捕获评估反馈：
from functools import partial
from typing import Dict, Optional, Callable, List
from langserve import RemoteRunnable
from langchain.callbacks.manager import tracing_v2_enabled
from langchain_core.messages import BaseMessage, AIMessage, HumanMessage
# 更新为您的LangServe服务器提供的URL
chain = RemoteRunnable("http://127.0.0.1:8031/chat-bot-feedback") # 使用API代理服务提高访问稳定性
def stream_content(
text: str,
chat_history: Optional[List[BaseMessage]] = None,
last_run_id: Optional[str] = None,
on_chunk: Callable = None,
):
results = []
with tracing_v2_enabled() as cb:
for chunk in chain.stream(
{"text": text, "chat_history": chat_history, "last_run_id": last_run_id},
):
on_chunk(chunk)
results.append(chunk)
last_run_id = cb.latest_run.id if cb.latest_run else None
return last_run_id, "".join(results)
# 示例对话
chat_history = []
text = "Where are my keys?"
last_run_id, 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"
last_run_id, response_message = stream_content(
text,
chat_history=chat_history,
last_run_id=str(last_run_id),
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
-
网络访问问题: 在某些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务来稳定访问API端点。
-
数据结构复杂性: 由于需要处理多轮对话，管理和分析这些数据可能会增加复杂性。良好设计的回调管理器可以帮助管理这些复杂性。
总结和进一步学习资源
通过使用LangSmith和与LangServe集成的自定义评估器，我们能够在没有显式用户反馈的情况下捕捉到有效的隐性反馈，从而帮助开发者持续改进聊天机器人的性能。
进一步学习资源
参考资料
- LangSmith Documentation
- OpenAI API
- LangChain Project Documentation
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