彗星によるOpik：LLM＆RAGアプリケーションの評価と監視

OPIK：LLMおよびRAGアプリケーションの評価と監視を合理化します

特に大規模な言語モデル（LLMS）と検索された生成（RAG）アプリケーションを使用したAIの急速な進歩により、堅牢な評価と監視ツールが必要です。 CometのオープンソースプラットフォームであるOpikは、LLMアプリケーションの評価、テスト、監視を簡素化することにより、このニーズを満たします。この記事では、LLMSおよびRAGシステムを評価および監視するためのOPIKの機能について説明します。

OPIK：包括的な概要

OPIKは、LLMアプリケーションを評価および監視するために設計されたオープンソースプラットフォームです。主な機能には、LLM相互作用のリアルタイムロギングとトレースが含まれ、問題の迅速な識別と解決を可能にします。効果的なLLM評価は、幻覚のリスクを正確、関連性、および軽減するために重要です。 OPIKは、Pytestなどのフレームワークと統合され、再利用可能な評価パイプラインを促進します。 Python SDKとユーザーインターフェイスは、多様なユーザーの好みに対応しています。さらに、OPIKはRagasとシームレスに連携し、回答の関連性やコンテキストの精度などのメトリックを通じてRAGシステムの監視と評価を可能にします。

目次

• 導入
• Opikを理解する
• LLM評価の重要性
• Opikのコア機能
• Opikを始めましょう
  • OpenAI環境のセットアップ
  • インストール
  • ロギングOpenAI LLMコール
  • マルチステップトレースロギング
  • OpikとRagasの統合
  • Ragas Metricsを使用したシンプルなRagパイプラインを構築します
  • データセットの評価
• OPIKでLLMアプリケーションを評価します
  • LLMアプリケーションの計装
  • 評価タスクの定義
  • 評価データの選択
  • 評価メトリックの選択
  • 評価の実行
• 結論
• よくある質問

Opikを理解する

Cometが開発したOPIKは、LLMSを評価および監視するためのオープンソースプラットフォームです。開発者は、OPIKと外部LLM評価者の両方を使用して、問題を特定して修正するために、開発と生産におけるLLMトレースを記録、レビュー、評価することができます。

LLM評価の重要性

LLMSおよびRAGシステムの評価には、単なる精度チェック以上のものが含まれます。回答の関連性、正確性、コンテキストの精度、幻覚防止を網羅しています。 OpikとRagasはチームに次のようになります。

• LLMのパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、不正確または無関係な出力を生成するボトルネックと領域を識別します。
• RAGパイプラインを評価し、検索システムが正確で関連性のある包括的な情報を提供するようにします。

Opikのコア機能

OPIKの主要な機能には次のものがあります。

• エンドツーエンドのLLM評価： OPIKはLLMパイプライン全体を追跡し、各コンポーネントに関する洞察を提供し、デバッグを促進します。複雑な評価をサポートし、パフォーマンス評価メトリックの迅速な実装を可能にします。
• リアルタイム監視：リアルタイム監視により、予期しない動作とパフォーマンスの問題が発生すると識別されます。開発者は、相互作用を記録し、継続的な改善のためにログを確認できます。
• テストフレームワークの統合： Pytestとのシームレスな統合により、「モデル単位テスト」とアプリケーション全体の再利用可能な評価パイプラインが可能になります。評価データセットは、内蔵メトリックを使用して保存および評価できます。
• ユーザーフレンドリーインターフェイス：プラットフォームは、Python SDKとユーザーインターフェイスの両方を提供し、さまざまなユーザー設定に対応しています。

Opikを始めましょう

OPIKは、OpenAIのGPTモデルなどのLLMシステムとスムーズに統合され、トレースロギング、結果評価、パイプラインステップ全体のパフォーマンスモニタリングを可能にします。

• OpenAI環境のセットアップ：彗星アカウントを作成し、トレースロギングのAPIキーを取得します。
• インストール： pip install --upgrade --quiet opik openai
• ロギングOpenAI LLMコール： track_openai関数を使用してOpenaiコールをラップして、すべての相互作用を記録します。

• マルチステップトレースロギング：マルチステップLLMパイプラインに@trackデコレーターを使用して、各ステップのトレースを記録します。

• OPIKおよびRAGAS統合： RAGSシステムの評価と監視のために、RAGAS（ pip install --quiet --upgrade opik ragas ）をインストールして、 answer_relevancy 、 context_precisionなどのメトリックを使用して監視します。

（「Ragas Metricsを使用した単純なRagパイプラインの作成」、「データセットの評価」、「OPIKでLLMアプリケーションを評価する」、「結論」、「頻繁に尋ねられる質問」の詳細を説明する残りのセクションは、文言と文の構造を変更しながら元の意味を維持しながら、元の意味を維持するために同様のパターンのパターンに従います。

以上が彗星によるOpik：LLM＆RAGアプリケーションの評価と監視の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。