OPIK: Straffung von LLM & Rag Application Evaluation und überwachung

Der schnelle Fortschritt von KI, insbesondere bei Gro?sprachmodellen (LLMs) und RAG-Anwendungen (Abruf-ausgerastete Generation), erfordert eine robuste Bewertung und überwachungsinstrumente. Opik, eine Open-Source-Plattform aus dem Kometen, erfüllt diesen Bedarf durch Vereinfachung der Bewertung, Prüfung und überwachung von LLM-Anwendungen. In diesem Artikel werden die Funktionen von OPIK zur Bewertung und überwachung von LLMs und Lag -Systemen untersucht.

Opik: Ein umfassender überblick

Opik ist eine Open-Source-Plattform, die für die Bewertung und überwachung von LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Zu den wichtigsten Merkmalen geh?ren Echtzeit-Protokollierung und Verfolgung von LLM-Interaktionen, die die sofortige Identifizierung und L?sung von Problemen erm?glichen. Eine wirksame LLM -Bewertung ist entscheidend, um die Genauigkeit, Relevanz und das Minderung des Halluzinationsrisikos zu mildern. Opik integriert sich in Frameworks wie PyTest und erm?glicht wiederverwendbare Bewertungsleitungen. Die Python SDK und die Benutzeroberfl?che sind für verschiedene Benutzerpr?ferenzen gerecht. Darüber hinaus arbeitet Opik nahtlos mit Ragas und erm?glicht die überwachung und Bewertung von Lappensystemen durch Metriken wie Antwortrelevanz und Kontextgenauigkeit.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Opik verstehen
• Die Bedeutung der LLM -Bewertung
• Kernmerkmale von Opik
• Erste Schritte mit Opik
  • Einrichten der OpenAI -Umgebung
  • Installation
  • Protokollierung von Openai LLM -Anrufen
  • Mehrstufige Spurprotokollierung
  • Opik- und Ragas -Integration
  • Bauen einer einfachen Lappenpipeline mit Ragas -Metriken
  • Datens?tze bewerten
• Bewertung von LLM -Anwendungen mit OPIK
  • Instrumentieren Ihrer LLM -Anwendung
  • Definieren der Bewertungsaufgabe
  • Ausw?hlen von Bewertungsdaten
  • Auswahl von Bewertungsmetriken
  • Ausführung der Bewertung
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

Opik verstehen

Opik, entwickelt von Comet, ist eine Open-Source-Plattform zur Bewertung und überwachung von LLMs. Es erm?glicht Entwicklern, LLM -Spuren in der Entwicklung und Produktion zu log, unter Verwendung von OPIK- und externen LLM -Evaluatoren, um Probleme zu bestimmen und zu beheben.

Die Bedeutung der LLM -Bewertung

Die Bewertung von LLMs und RAG -Systemen beinhaltet mehr als nur Genauigkeitsprüfungen. Es umfasst die Antwortrelevanz, Korrektheit, Kontextgenauigkeit und Halluzinationspr?vention. Opik und Ragas bef?higen Teams zu:

• Verfolgen Sie die LLM-Leistung in Echtzeit, identifizieren Sie Engp?sse und Bereiche, die ungenaue oder irrelevante Ausg?nge erzeugen.
• Bewerten Sie Rag -Pipelines und stellen Sie sicher, dass das Abrufsystem genaue, relevante und umfassende Informationen liefert.

Kernmerkmale von Opik

Zu den wichtigsten Funktionen von OPIK geh?ren:

• End-to-End-LLM-Bewertung: OPIK verfolgt die gesamte LLM-Pipeline, liefert Einblicke in jede Komponente und erleichtert das Debuggen. Es unterstützt komplexe Bewertungen und erm?glicht eine schnelle Implementierung von Leistungsbewertungsmetriken.
• Echtzeitüberwachung: Echtzeitüberwachung identifiziert unerwartete Verhaltensweisen und Leistungsprobleme, sobald sie auftreten. Entwickler k?nnen Interaktionen protokollieren und Protokolle zur kontinuierlichen Verbesserung überprüfen.
• Integration von Testen von Framework: Die nahtlose Integration in PyTest erm?glicht "Modelleinheitstests" und wiederverwendbare Bewertungspipelines über Anwendungen hinweg. Bewertungsdatens?tze k?nnen mit integrierten Metriken gespeichert und bewertet werden.
• Benutzerfreundliche Schnittstelle: Die Plattform bietet sowohl eine Python-SDK als auch eine Benutzeroberfl?che, die sich für verschiedene Benutzerpr?ferenzen befasst.

Erste Schritte mit Opik

OPIK integriert reibungslos in LLM -Systeme wie die GPT -Modelle von OpenAI und erm?glicht die Spurprotokollierung, die Ergebnisbewertung und die Leistungsüberwachung über die Pipeline -Schritte hinweg.

• Einrichten der OpenAI -Umgebung: Erstellen Sie ein Kometenkonto und erhalten Sie einen API -Schlüssel für die Spurprotokollierung.
• Installation: Installieren Sie OPIK mit pip install --upgrade --quiet opik openai
• Protokollierung von OpenAI LLM -Aufrufen: Wrap OpenAI -Anrufe mit der Funktion track_openai , um jede Interaktion zu protokollieren.

• Multi-Step-Trace-Protokollierung: Verwenden Sie den @track Dekorator für Multi-Step-LLM-Pipelines, um für jeden Schritt Spuren zu protokollieren.

• OPIK- und Ragas -Integration: Installieren Sie Ragas ( pip install --quiet --upgrade opik ragas ) für die Bewertung und überwachung von RAG -Systemen mithilfe von Metriken wie answer_relevancy , context_precision usw.

(In den verbleibenden Abschnitten "Erstellen einer einfachen Lag -Pipeline mit Ragas -Metriken", "Bewertung von Datens?tzen", "Bewertung von LLM -Anwendungen mit OPIK", "Schlussfolgerung" und "h?ufig gestellte Fragen" folgen einem ?hnlichen Muster der Umstellung und Umstrukturierung, um die ursprüngliche Bedeutung zu ?ndern und die Formulierung und die Satzstruktur zu ?ndern.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOPIK von Comet: Bewertung und überwachung von LLM & RAG -Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!