COMET의 OPIK : LLM 및 RAG 응용 프로그램 평가 및 모니터링

OPIK : LLM 및 RAG 응용 프로그램 평가 및 모니터링 간소화

AI의 빠른 발전, 특히 LLM (Lange Language Models) 및 검색된 세대 생성 (RAG) 응용 프로그램을 통해 강력한 평가 및 모니터링 도구가 필요합니다. Comet의 오픈 소스 플랫폼 인 Opik은 LLM 응용 프로그램의 평가, 테스트 및 모니터링을 단순화하여 이러한 요구를 충족시킵니다. 이 기사는 LLM 및 RAG 시스템을 평가하고 모니터링하는 OPIK의 기능을 살펴 봅니다.

OPIK : 포괄적 인 개요

Opik은 LLM 응용 프로그램을 평가하고 모니터링하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 주요 기능에는 LLM 상호 작용의 실시간 로깅 및 추적이 포함되어있어 신속한 식별 및 문제 해결이 포함됩니다. 효과적인 LLM 평가는 정확성, 관련성을 보장하고 환각의 위험을 완화하는 데 중요합니다. Opik은 Pytest와 같은 프레임 워크와 통합되어 재사용 가능한 평가 파이프 라인을 용이하게합니다. Python SDK 및 사용자 인터페이스는 다양한 사용자 기본 설정을 제공합니다. 또한 Opik은 Ragas와 완벽하게 협력하여 답변 관련 및 컨텍스트 정밀도와 같은 메트릭을 통해 RAG 시스템의 모니터링 및 평가를 가능하게합니다.

목차

• 소개
• Opik 이해
• LLM 평가의 중요성
• Opik의 핵심 기능
• Opik을 시작합니다
  • 개방 환경 설정
  • 설치
  • OpenAi LLM 호출을 기록합니다
  • 다단계 추적 로깅
  • Opik 및 Ragas 통합
  • Ragas 메트릭으로 간단한 gar 파이프 라인 구축
  • 데이터 세트 평가
• OPIK로 LLM 응용 프로그램 평가
  • LLM 응용 프로그램 계측
  • 평가 작업 정의
  • 평가 데이터 선택
  • 평가 메트릭 선택
  • 평가 실행
• 결론
• 자주 묻는 질문

Opik 이해

Comet이 개발 한 Opik은 LLM을 평가하고 모니터링하기위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이를 통해 개발자는 OPIK 및 외부 LLM 평가자 모두를 사용하여 개발 및 생산에서 LLM 트레이스를 기록하고 검토 및 평가하여 문제를 정확히 파악하고 수정할 수 있습니다.

LLM 평가의 중요성

LLM 및 RAG 시스템을 평가하는 것은 단순한 정확도 점검 이상이 필요합니다. 그것은 관련성, 정확성, 맥락 정밀도 및 환각 방지를 포함합니다. Opik과 Ragas는 팀을 강화합니다.

• LLM 성능을 실시간으로 추적하여 병목 현상 및 부정확하거나 관련이없는 출력을 생성하는 영역을 식별하십시오.
• RAG 파이프 라인 평가, 검색 시스템이 정확하고 관련성 있고 포괄적 인 정보를 제공하는지 확인하십시오.

Opik의 핵심 기능

Opik의 주요 기능에는 다음이 포함됩니다.

• 엔드 투 엔드 LLM 평가 : OPIK은 전체 LLM 파이프 라인을 추적하여 각 구성 요소에 대한 통찰력을 제공하고 디버깅을 용이하게합니다. 복잡한 평가를 지원하여 성능 평가 메트릭을 빠르게 구현할 수 있습니다.
• 실시간 모니터링 : 실시간 모니터링은 예기치 않은 동작 및 성능 문제가 발생하는대로 식별합니다. 개발자는 지속적인 개선을 위해 상호 작용을 기록하고 로그를 검토 할 수 있습니다.
• 프레임 워크 통합 테스트 : Pytest와의 원활한 통합은 응용 프로그램의 "모델 단위 테스트"및 재사용 가능한 평가 파이프 라인을 가능하게합니다. 평가 데이터 세트는 내장 메트릭을 사용하여 저장 및 평가할 수 있습니다.
• 사용자 친화적 인 인터페이스 : 플랫폼은 Python SDK와 사용자 인터페이스를 모두 제공하여 다양한 사용자 기본 설정을 제공합니다.

Opik을 시작합니다

OPIK은 OpenAI의 GPT 모델과 같은 LLM 시스템과 원활하게 통합되어 파이프 라인 단계에서 추적 로깅, 결과 평가 및 성능 모니터링을 가능하게합니다.

• OpenAI 환경 설정 : 혜성 계정을 만들고 추적 로깅을위한 API 키를 얻습니다.
• 설치 : pip install --upgrade --quiet opik openai
• OpenAi LLM 통화 로깅 : track_openai 함수로 OpenAi 통화를 마무리하여 모든 상호 작용을 기록합니다.

• 멀티 스텝 트레이스 로깅 : @track 데코레이터를 사용하여 멀티 스텝 LLM 파이프 라인을 사용하여 각 단계의 추적을 기록하십시오.

• OPIK 및 RAGAS 통합 : answer_relevancy , context_precision 등과 같은 메트릭을 사용하여 RAG 시스템 평가 및 모니터링을위한 Ragas ( pip install --quiet --upgrade opik ragas )를 설치하십시오.

(나머지 섹션은 "Ragas Metrics를 사용하여 간단한 Rag 파이프 라인 만들기", "데이터 세트 평가", "OPIK를 사용한 LLM 응용 프로그램 평가", "결론"및 "자주 묻는 질문"을 자세히 설명하고 "자주 묻는 질문"은 문구 및 문장 구조를 변경하면서 원래 의미를 유지하기 위해 유사한 재구성 및 구조 조정 패턴을 따릅니다.

위 내용은 COMET의 OPIK : LLM 및 RAG 응용 프로그램 평가 및 모니터링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!