彗星的OPIK：评估和监视LLM和RAG应用程序

OPIK：简化LLM和RAG应用程序评估和监视

AI的快速发展，尤其是大型语言模型（LLM）和检索功能的生成（RAG）应用程序，都需要进行强大的评估和监视工具。 OPIK是Comet的开源平台，通过简化LLM应用程序的评估，测试和监视来满足这一需求。本文探讨了OPIK评估和监视LLM和抹布系统的功能。

OPIK：全面概述

OPIK是一个旨在评估和监视LLM应用程序的开源平台。关键功能包括实时记录和LLM互动的跟踪，从而迅速识别和解决问题。有效的LLM评估对于确保准确性，相关性和减轻幻觉的风险至关重要。 OPIK与Pytest之类的框架集成，促进可重复使用的评估管道。它的Python SDK和用户界面符合多样化的用户喜好。此外，OPIK与Ragas无缝合作，通过回答相关性和上下文精度等指标来监视和评估破布系统。

目录

• 介绍
• 了解OPIK
• LLM评估的重要性
• OPIK的核心功能
• OPIK入门
  • 建立OpenAI环境
  • 安装
  • 登录OpenAi LLM电话
  • 多步轨迹记录
  • OPIK和RAGAS集成
  • 用Ragas指标构建简单的RAG管道
  • 评估数据集
• 使用OPIK评估LLM应用程序
  • 仪表您的LLM申请
  • 定义评估任务
  • 选择评估数据
  • 选择评估指标
  • 执行评估
• 结论
• 常见问题

了解OPIK

由Comet开发的OPIK是一个用于评估和监视LLM的开源平台。它允许开发人员使用OPIK和外部LLM评估人员来查明和纠正问题，以记录，审查和评估开发和生产中的LLM痕迹。

LLM评估的重要性

评估LLM和抹布系统不仅涉及准确性检查。它包括答案相关性，正确性，上下文精度和幻觉预防。 Opik和Ragas授权团队：

• 实时跟踪LLM的性能，识别瓶颈和区域，产生不准确或无关的输出。
• 评估RAG管道，确保检索系统提供准确，相关和全面的信息。

OPIK的核心功能

OPIK的主要功能包括：

• 端到端LLM评估： OPIK跟踪整个LLM管道，为每个组件提供见解并促进调试。它支持复杂的评估，允许快速实施绩效评估指标。
• 实时监控：实时监控可以确定出乎意料的行为和绩效问题。开发人员可以记录互动并审查日志以进行持续改进。
• 测试框架集成：与PYTEST的无缝集成可以实现“模型单位测试”和跨应用程序可重复使用的评估管道。评估数据集可以使用内置指标存储和评估。
• 用户友好的界面：该平台提供Python SDK和用户界面，可满足各种用户的喜好。

OPIK入门

OPIK与OpenAI的GPT型号（例如跨管道步骤启用痕量记录，结果评估和性能监视）等LLM系统平稳集成。

• 设置OpenAI环境：创建一个彗星帐户并获取用于跟踪记录的API键。
• 安装：使用pip install --upgrade --quiet opik openai
• 记录OpenAI LLM调用：带有track_openai函数的OpenAI调用以记录每个交互。

• 多步迹跟踪记录：使用@track Decorator进行多步LLM管道来记录每个步骤的跟踪。

• OPIK和RAGAS集成：使用answer_relevancy ， context_precision ，Ext等指标，安装RAGAS（ pip install --quiet --upgrade opik ragas ）进行抹布系统评估和监视

（其余部分详细介绍了“使用RAGAS指标创建简单的RAG管道”，“评估数据集”，“使用OPIK评估LLM应用程序”，“结论”，“结论”和“常见问题”将遵循相似的重新调整模式，以在更改文字和句子结构的同时保持原始含义，以维持原始含义。

以上是彗星的OPIK：评估和监视LLM和RAG应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！