Opik oleh Comet: Menilai dan Memantau Aplikasi LLM & RAG

OPIK: Menyelaraskan Penilaian dan Pemantauan Aplikasi LLM & RAG

Kemajuan pesat AI, terutamanya dengan model bahasa besar (LLMS) dan aplikasi generasi pengambilan semula (RAG), memerlukan alat penilaian dan pemantauan yang mantap. Opik, platform sumber terbuka dari Comet, memenuhi keperluan ini dengan memudahkan penilaian, ujian, dan pemantauan aplikasi LLM. Artikel ini meneroka keupayaan Opik untuk menilai dan memantau sistem LLM dan RAG.

Opik: Gambaran keseluruhan yang komprehensif

Opik adalah platform sumber terbuka yang direka untuk menilai dan memantau aplikasi LLM. Ciri-ciri utama termasuk pembalakan masa nyata dan pengesanan interaksi LLM, membolehkan pengenalan segera dan resolusi isu. Penilaian LLM yang berkesan adalah penting untuk memastikan ketepatan, kaitan, dan mengurangkan risiko halusinasi. Opik mengintegrasikan dengan rangka kerja seperti PYTest, memudahkan saluran paip penilaian yang boleh diguna semula. Python SDK dan antara muka pengguna memenuhi keutamaan pengguna yang pelbagai. Selain itu, Opik berfungsi dengan lancar dengan ragas, membolehkan pemantauan dan penilaian sistem RAG melalui metrik seperti ketepatan Relevan dan Konteks.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Memahami Opik
• Kepentingan penilaian LLM
• Ciri -ciri Teras Opik
• Bermula dengan Opik
  • Menyiapkan persekitaran terbuka
  • Pemasangan
  • Pembalakan Openai LLM Panggilan
  • Pembalakan jejak pelbagai langkah
  • Integrasi Opik dan Ragas
  • Membina saluran paip kain yang mudah dengan metrik ragas
  • Menilai dataset
• Menilai Aplikasi LLM dengan Opik
  • Mengadakan aplikasi LLM anda
  • Menentukan tugas penilaian
  • Memilih data penilaian
  • Memilih metrik penilaian
  • Melaksanakan penilaian
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Memahami Opik

Opik, yang dibangunkan oleh Comet, adalah platform sumber terbuka untuk menilai dan memantau LLM. Ia membolehkan pemaju untuk log, mengkaji, dan menilai jejak LLM dalam pembangunan dan pengeluaran, menggunakan kedua -dua OPIK dan penilai LLM luaran untuk menentukan dan membetulkan masalah.

Kepentingan penilaian LLM

Menilai sistem LLMS dan RAG melibatkan lebih daripada sekadar pemeriksaan ketepatan. Ia merangkumi relevan, ketepatan, ketepatan konteks, dan pencegahan halusinasi. Opik dan Ragas memperkasakan pasukan ke:

• Jejaki prestasi LLM dalam masa nyata, mengenal pasti kesesakan dan kawasan yang menghasilkan output yang tidak tepat atau tidak relevan.
• Menilai saluran paip RAG, memastikan sistem pengambilan menyediakan maklumat yang tepat, relevan, dan komprehensif.

Ciri -ciri Teras Opik

Ciri -ciri utama Opik termasuk:

• Penilaian LLM akhir-ke-akhir: Opik mengesan seluruh saluran paip LLM, memberikan pandangan ke dalam setiap komponen dan memudahkan debugging. Ia menyokong penilaian kompleks, yang membolehkan pelaksanaan pesat metrik penilaian prestasi.
• Pemantauan masa nyata: Pemantauan masa nyata mengenal pasti tingkah laku yang tidak dijangka dan isu-isu prestasi ketika ia berlaku. Pemaju boleh log interaksi dan menyemak log untuk penambahbaikan berterusan.
• Integrasi Rangka Kerja Ujian: Integrasi lancar dengan PYTest membolehkan "ujian unit model" dan saluran paip penilaian yang boleh diguna semula merentasi aplikasi. Dataset penilaian boleh disimpan dan dinilai menggunakan metrik terbina dalam.
• Antara muka mesra pengguna: Platform menawarkan kedua-dua Python SDK dan antara muka pengguna, yang memenuhi keutamaan pengguna yang pelbagai.

Bermula dengan Opik

Opik mengintegrasikan dengan lancar dengan sistem LLM seperti model GPT OpenAI, membolehkan penebangan jejak, penilaian hasil, dan pemantauan prestasi merentasi langkah -langkah saluran paip.

• Menyediakan persekitaran OpenAI: Buat akaun komet dan dapatkan kunci API untuk penebangan jejak.
• Pemasangan: Pasang Opik Menggunakan pip install --upgrade --quiet opik openai
• Pembalakan Openai LLM Panggilan: Bungkus panggilan terbuka dengan fungsi track_openai untuk log setiap interaksi.

• Pembalakan jejak pelbagai langkah: Gunakan penghias @track untuk saluran paip LLM multi-langkah untuk log jejak untuk setiap langkah.

• Integrasi Opik dan Ragas: Pasang RAGAS ( pip install --quiet --upgrade opik ragas ) untuk penilaian sistem RAG dan pemantauan menggunakan metrik seperti answer_relevancy , context_precision , dll.

(Bahagian yang selebihnya yang memperincikan "mewujudkan saluran paip RAG yang mudah menggunakan metrik Ragas," "Menilai dataset," "Menilai aplikasi LLM dengan Opik," "Kesimpulan," dan "Soalan Lazim" akan mengikuti corak penyusunan semula dan penstrukturan semula untuk mengekalkan makna asal sambil mengubah struktur dan struktur ayat.)

Atas ialah kandungan terperinci Opik oleh Comet: Menilai dan Memantau Aplikasi LLM & RAG. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!