В этом руководстве мы сосредоточимся на создании прозрачного и измеримого механизма оценки для приложений с большими языковыми моделями (LLM) с использованием TruLens. Вместо того чтобы рассматривать LLM как чёрные ящики, мы инструментируем каждый этап приложения так, чтобы входные данные, промежуточные шаги и выходные данные фиксировались в виде структурированных трассировок. Затем мы добавляем функции обратной связи, которые количественно оценивают поведение модели по таким параметрам, как релевантность, обоснованность и соответствие контексту.
Установка библиотек и настройка среды
Мы подготавливаем среду Colab, устанавливая все необходимые библиотеки и импортируя основные зависимости, используемые в руководстве. Мы безопасно считываем ключ API OpenAI с терминала, чтобы избежать жёсткого кодирования конфиденциальных учётных данных. Мы также инициализируем основные инструменты, которые позволяют отслеживать, оценивать обратную связь и визуализировать информационные панели.
Определение и обработка документов
Мы определяем исходные источники знаний и реализуем чистый, многократно используемый конвейер обработки текста. Мы нормализуем текст документа и разбиваем его на перекрывающиеся фрагменты, чтобы сохранить семантическую непрерывность во время поиска. Мы структурируем каждый фрагмент с помощью метаданных, чтобы позже можно было отслеживать, оценивать и цитировать его во время выполнения RAG.
Создание векторной базы данных
Мы создаём векторную базу данных с помощью Chroma и встраиваний OpenAI, чтобы обеспечить семантический поиск по фрагментированной базе знаний. Мы вставляем все фрагменты в коллекцию и подготавливаем клиента OpenAI для последующей генерации. Мы также определяем утилиту форматирования контекста, которая преобразует извлечённые фрагменты в структурированный формат, готовый для использования в подсказках.
Реализация приложения RAG
Мы реализуем основное приложение RAG с явной инструментированием поиска, генерации и корня запроса. Мы фиксируем запросы, извлечённые контексты и сгенерированные выходные данные в виде отслеживаемых промежутков для последующей оценки. Мы также поддерживаем несколько стилей подсказок, что позволяет нам систематически сравнивать разные стратегии подсказок в идентичных условиях.
Конфигурация сеанса оценки TruLens
Мы настраиваем сеанс оценки TruLens и определяем функции обратной связи для обоснованности, релевантности ответа и релевантности контекста. Мы запускаем несколько версий системы RAG на общем наборе для оценки, чтобы генерировать сопоставимые записи. Затем мы выводим результаты через таблицу лидеров и интерактивную информационную панель для анализа различий в производительности и качестве рассуждений.
В заключение мы создали практический рабочий процесс для понимания и оценки поведения LLM за пределами поверхностных выходных данных. Мы продемонстрировали, как инструментирование превращает каждый вызов модели в проверяемый артефакт и как функции обратной связи преобразуют субъективные суждения в согласованные метрики. Благодаря версиям, таблицам лидеров и информационным панелям мы можем сравнивать варианты дизайна с ясностью и уверенностью. Это руководство закладывает основу для создания надёжных, проверяемых и постоянно совершенствующихся приложений LLM в реальных условиях, где доверие и объяснимость важны так же, как и производительность.
1. Какие инструменты и библиотеки используются в руководстве для оценки приложений с большими языковыми моделями (LLM)?
В руководстве используются библиотеки и инструменты TruLens, OpenAI, а также Colab для настройки среды. Для создания векторной базы данных применяется Chroma и встраивания OpenAI.
2. Какие этапы включает в себя процесс создания приложения RAG (Retrieval-Augmented Generation) согласно руководству?
Процесс включает в себя определение и обработку документов, создание векторной базы данных, реализацию приложения RAG с явным инструментированием поиска, генерации и корня запроса.
3. Какие параметры используются для количественной оценки поведения модели в руководстве?
Для количественной оценки поведения модели используются такие параметры, как релевантность, обоснованность и соответствие контексту.
4. Как в руководстве предлагается сравнивать разные стратегии подсказок?
В руководстве предлагается поддерживать несколько стилей подсказок и запускать несколько версий системы RAG на общем наборе для оценки, чтобы генерировать сопоставимые записи.
5. Какие преимущества даёт использование TruLens для оценки приложений LLM?
TruLens позволяет настраивать сеанс оценки, определять функции обратной связи и выводить результаты через таблицу лидеров и интерактивную информационную панель для анализа различий в производительности и качестве рассуждений. Это помогает создавать надёжные, проверяемые и постоянно совершенствующиеся приложения LLM.