大规模语言模型（LLM）已经展现出了令人瞩目的成就。可随之而来的模型质量和不确定性问题，也引发了广泛关注。如何有效评估和优化模型质量，成为了我们面临的一大挑战。🤔
在这篇文章中，我们将深入探讨LangChain框架和TruLens工具，它们将帮助我们评估和提升模型质量，并通过量化的方法对抗不确定性。无论你是AI领域的初学者还是资深专家，这篇文章都将为你提供实用的指导和丰富的案例。
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什么是TruLens？🔍
TruLens是一个专为神经网络应用设计的质量评估工具，旨在帮助开发者通过反馈函数客观地评估基于LLM的应用效果。它通过编程方式评估输入、输出和中间结果的质量，从而加速和扩展实验评估的范围。
TruLens的核心理念
TruLens允许开发者定义反馈函数，这些函数可以根据应用的具体目标和期望，对应用的表现进行评分或分类。通过这些反馈函数，开发者能够量化应用的输出质量，从而更好地进行优化和改进。以下是几个具体的示例，展示如何为不同类型的应用定义反馈函数：
示例 1：问答应用的反馈函数
在问答应用中，我们希望评估生成的回答是否与输入问题相关，并且是否提供了有用的信息。可以定义一个反馈函数如下：
def feedback_function_qa(output, question):
relevant_keywords = ["人工智能", "机器学习", "深度学习"]
relevance_score = sum(1 for word in relevant_keywords if word in output)
if question.lower() in output.lower():
relevance_score += 1 # 如果回答中包含问题，增加分数
return relevance_score # 返回相关性得分
示例 2：文本生成应用的反馈函数
对于文本生成应用，我们可能希望评估生成文本的创造性和逻辑性。可以定义如下反馈函数：
def feedback_function_text_generation(output):
logical_keywords = ["因此", "所以", "因为"]
creativity_keywords = ["独特", "新颖", "创新"]
logical_score = sum(1 for word in logical_keywords if word in output)
creativity_score = sum(1 for word in creativity_keywords if word in output)
return logical_score + creativity_score # 返回综合得分
示例 3：基于代理的应用的反馈函数
在基于代理的应用中，我们可能需要评估输出的道德标准和友好性。可以定义如下反馈函数：
def feedback_function_agent(output):
ethical_keywords = ["尊重", "理解", "包容"]
friendly_keywords = ["你好", "谢谢", "请"]
ethical_score = sum(1 for word in ethical_keywords if word in output)
friendly_score = sum(1 for word in friendly_keywords if word in output)
return ethical_score + friendly_score # 返回综合得分
如何在LangChain中使用TruLens评估模型输出和检索质量？
LangChain作为一种新的语言模型框架，提供了一种有效的部署和管理大规模语言模型的方式。结合TruLens的评估工具，我们可以深入理解和改进模型的质量。
使用步骤
要在LangChain中使用TruLens进行评估，你只需完成以下两步：
-
导入TruLens：在你的LangChain代码中，导入TruLens，并使用
TruChain类包装你的LangChain对象。TruChain是一个装饰器，能够在运行时自动调用TruLens的反馈函数并记录反馈数据。 -
指定反馈函数：在TruLens代码中，指定你想要使用的反馈函数，以及应用的唯一ID。你可以使用TruLens提供的内置反馈函数，也可以自定义。
完整示例代码
以下是一个更为完善的示例，展示如何在LangChain中使用TruLens评估一个问答应用：
from langchain import LangChain
from trulens import TruChain
# 创建LangChain对象
lang_chain = LangChain()
# 使用TruChain包装LangChain对象
trulens_chain = TruChain(lang_chain)
# 定义反馈函数
def evaluate_output(output, question):
relevant_keywords = ["重要", "关键", "信息"]
relevance_score = sum(1 for word in relevant_keywords if word in output)
if question.lower() in output.lower():
relevance_score += 1 # 如果回答中包含问题，增加分数
return relevance_score # 返回相关性得分
# 运行应用并记录反馈数据
def run_application(question):
with trulens_chain as chain:
response = chain.run(question)
feedback_score = evaluate_output(response, question)
print(f"问题: {question}")
print(f"回答: {response}")
print(f"反馈分数: {feedback_score}")
# 示例问题
run_application("请告诉我关于人工智能的重要信息。")
以RAG为例看看TruLens的评估结果
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种基于LLM的应用，利用检索系统增强LLM的生成能力。RAG的工作原理是，当给定一个输入时，它会从大规模知识库中检索相关文档，并将这些文档作为上下文供LLM生成输出。
RAG的优缺点
- 优点：利用检索系统提供LLM所缺乏的知识和信息，从而提高生成质量和多样性。
- 缺点：可能引入错误和幻觉，例如检索出不相关或不准确的文档。
RAG三角形评估方法
为了评估RAG的质量和效果，我们可以使用TruLens提供的RAG三角形评估方法。RAG三角形由三个评估指标组成：
- 上下文相关性（Context Relevance）：评估输入和检索文档之间的相关性。
- 有根据性（Groundedness）：评估输出和检索文档之间的一致性。
- 答案相关性（Answer Relevance）：评估输出和输入之间的相关性。
完整示例代码
以下是一个更为完善的示例，展示如何在LangChain中使用TruLens评估RAG问答应用：
from langchain import RAG, RAGPromptTemplate
from trulens import TruChain
# 创建RAG对象
rag = RAG(prompt_template=RAGPromptTemplate())
# 使用TruChain包装RAG对象
trulens_rag = TruChain(rag)
# 运行RAG对象并记录反馈数据
def run_rag_application(question):
with trulens_rag as rag_chain:
answer, retrieved_docs = rag_chain.run(question)
print(f"问题: {question}")
print(f"回答: {answer}")
print(f"检索到的文档: {retrieved_docs}")
# 示例问题
run_rag_application("请告诉我关于人工智能的最新进展。")
【无限GPT4.omini】
【拒绝爬梯】
【上百种AI工作流落地场景】
【主流大模型集聚地：GPT-4o-Mini、GPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-o1、Claude-3.5-Sonnet、Gemini Pro、月之暗面、文心一言 4.0、通易千问 Plus等众多模型】
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结论
在本文中，我们深入探讨了如何在LangChain中使用TruLens对大规模语言模型进行评估和优化。通过量化和对抗模型的不确定性，我们展示了如何利用TruLens的结果来提升模型质量。我们还通过RAG案例代码，实际展示了TruLens的评估结果。
未来，我们期待更多工具和方法能够有效评估和优化LLM，推动AI语言的发展与应用。如果你对AI和机器学习感兴趣，欢迎关注我的CSDN专栏，获取更多精彩内容！🌟