彗星的OPIK：評估和監視LLM和RAG應用程序

OPIK：簡化LLM和RAG應用程序評估和監視

AI的快速發展，尤其是大型語言模型（LLM）和檢索功能的生成（RAG）應用程序，都需要進行強大的評估和監視工具。 OPIK是Comet的開源平台，通過簡化LLM應用程序的評估，測試和監視來滿足這一需求。本文探討了OPIK評估和監視LLM和抹布系統的功能。

OPIK：全面概述

OPIK是一個旨在評估和監視LLM應用程序的開源平台。關鍵功能包括實時記錄和LLM互動的跟踪，從而迅速識別和解決問題。有效的LLM評估對於確保准確性，相關性和減輕幻覺的風險至關重要。 OPIK與Pytest之類的框架集成，促進可重複使用的評估管道。它的Python SDK和用戶界面符合多樣化的用戶喜好。此外，OPIK與Ragas無縫合作，通過回答相關性和上下文精度等指標來監視和評估破布系統。

目錄

• 介紹
• 了解OPIK
• LLM評估的重要性
• OPIK的核心功能
• OPIK入門
  • 建立OpenAI環境
  • 安裝
  • 登錄OpenAi LLM電話
  • 多步軌跡記錄
  • OPIK和RAGAS集成
  • 用Ragas指標構建簡單的RAG管道
  • 評估數據集
• 使用OPIK評估LLM應用程序
  • 儀表您的LLM申請
  • 定義評估任務
  • 選擇評估數據
  • 選擇評估指標
  • 執行評估
• 結論
• 常見問題

了解OPIK

由Comet開發的OPIK是一個用於評估和監視LLM的開源平台。它允許開發人員使用OPIK和外部LLM評估人員來查明和糾正問題，以記錄，審查和評估開發和生產中的LLM痕跡。

LLM評估的重要性

評估LLM和抹布系統不僅涉及準確性檢查。它包括答案相關性，正確性，上下文精度和幻覺預防。 Opik和Ragas授權團隊：

• 實時跟踪LLM的性能，識別瓶頸和區域，產生不准確或無關的輸出。
• 評估RAG管道，確保檢索系統提供準確，相關和全面的信息。

OPIK的核心功能

OPIK的主要功能包括：

• 端到端LLM評估： OPIK跟踪整個LLM管道，為每個組件提供見解並促進調試。它支持複雜的評估，允許快速實施績效評估指標。
• 實時監控：實時監控可以確定出乎意料的行為和績效問題。開發人員可以記錄互動並審查日誌以進行持續改進。
• 測試框架集成：與PYTEST的無縫集成可以實現“模型單位測試”和跨應用程序可重複使用的評估管道。評估數據集可以使用內置指標存儲和評估。
• 用戶友好的界面：該平台提供Python SDK和用戶界面，可滿足各種用戶的喜好。

OPIK入門

OPIK與OpenAI的GPT型號（例如跨管道步驟啟用痕量記錄，結果評估和性能監視）等LLM系統平穩集成。

• 設置OpenAI環境：創建一個彗星帳戶並獲取用於跟踪記錄的API鍵。
• 安裝：使用pip install --upgrade --quiet opik openai
• 記錄OpenAI LLM調用：帶有track_openai函數的OpenAI調用以記錄每個交互。

• 多步跡跟踪記錄：使用@track Decorator進行多步LLM管道來記錄每個步驟的跟踪。

• OPIK和RAGAS集成：使用answer_relevancy ， context_precision ，Ext等指標，安裝RAGAS（ pip install --quiet --upgrade opik ragas ）進行抹布系統評估和監視

（其餘部分詳細介紹了“使用RAGAS指標創建簡單的RAG管道”，“評估數據集”，“使用OPIK評估LLM應用程序”，“結論”，“結論”和“常見問題”將遵循相似的重新調整模式，以在更改文字和句子結構的同時保持原始含義，以維持原始含義。

以上是彗星的OPIK：評估和監視LLM和RAG應用程序的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！