OPIK: rationalisation de l'évaluation et de la surveillance des applications LLM et RAG

L'avancement rapide de l'IA, en particulier avec les modèles de langue importante (LLMS) et les applications de génération (RAG) (RAG) de la récupération, nécessite des outils d'évaluation et de surveillance robustes. OPIK, une plate-forme open source de Comet, répond à ce besoin en simplifiant l'évaluation, les tests et le suivi des applications LLM. Cet article explore les capacités d'Opik pour évaluer et surveiller les systèmes LLMS et RAG.

OPIK: un aper?u complet

OPIK est une plate-forme open source con?ue pour évaluer et surveiller les applications LLM. Les fonctionnalités clés incluent la journalisation et le tra?age en temps réel des interactions LLM, permettant l'identification rapide et la résolution des problèmes. L'évaluation efficace de la LLM est cruciale pour assurer la précision, la pertinence et l'atténuation du risque d'hallucinations. OPIK s'intègre à des cadres comme PyTest, facilitant les pipelines d'évaluation réutilisables. Son SDK Python et son interface utilisateur s'adressent à diverses préférences utilisateur. En outre, OPIK fonctionne de manière transparente avec les RAGAS, permettant la surveillance et l'évaluation des systèmes de chiffon à travers des mesures telles que la pertinence de réponse et la précision du contexte.

Table des matières

• Introduction
• Comprendre l'opik
• L'importance de l'évaluation LLM
• Caractéristiques de base de l'opik
• Commencer avec Opik
  • Configuration de l'environnement OpenAI
  • Installation
  • Connecteurs de journalisation Openai LLM
  • Journalisation des traces en plusieurs étapes
  • Intégration Opik et Ragas
  • Construire un pipeline de chiffons simples avec des métriques Ragas
  • évaluation des ensembles de données
• évaluation des applications LLM avec OPIK
  • Instrumenter votre application LLM
  • Définir la tache d'évaluation
  • Sélection des données d'évaluation
  • Choisir les mesures d'évaluation
  • Exécution de l'évaluation
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Comprendre l'opik

OPIK, développé par Comet, est une plate-forme open source pour évaluer et surveiller les LLM. Il permet aux développeurs de connecter, d'examiner et d'évaluer les traces de LLM dans le développement et la production, en utilisant à la fois les évaluateurs de LLM OPIK et externes pour identifier et rectifier des problèmes.

L'importance de l'évaluation LLM

L'évaluation des systèmes LLMS et RAG implique plus que des vérifications de précision. Il englobe la pertinence, l'exactitude, la précision du contexte et la prévention des hallucinations. Opik et Ragas autorisent les équipes à:

• Suivez les performances LLM en temps réel, en identifiant les goulots d'étranglement et les zones produisant des sorties inexactes ou non pertinentes.
• évaluer les pipelines de chiffon, en garantissant que le système de récupération fournit des informations précises, pertinentes et complètes.

Caractéristiques de base de l'opik

Les caractéristiques clés de l'Opik incluent:

• évaluation LLM de bout en bout: OPIK trace l'ensemble du pipeline LLM, fournissant des informations sur chaque composant et facilitant le débogage. Il prend en charge des évaluations complexes, permettant une mise en ?uvre rapide de mesures d'évaluation des performances.
• Surveillance en temps réel: la surveillance en temps réel identifie les comportements inattendus et les problèmes de performance lorsqu'ils se produisent. Les développeurs peuvent enregistrer les interactions et examiner les journaux pour une amélioration continue.
• Test Framework Intégration: L'intégration transparente avec PYTEST permet des ?tests unitaires de modèle? et des pipelines d'évaluation réutilisables sur les applications. Les ensembles de données d'évaluation peuvent être stockés et évalués à l'aide de mesures intégrées.
• Interface conviviale: la plate-forme propose à la fois un SDK Python et une interface utilisateur, répondant à diverses préférences utilisateur.

Commencer avec Opik

OPIK s'intègre en douceur avec les systèmes LLM comme les modèles GPT d'OpenAI, permettant la journalisation des traces, l'évaluation des résultats et la surveillance des performances entre les étapes du pipeline.

• Configuration de l'environnement OpenAI: Créez un compte COMET et obtenez une clé API pour la journalisation des traces.
• Installation: Installer OPIK à l'aide pip install --upgrade --quiet opik openai
• Logging Openai LLM Appels: Wrap Openai appelle avec la fonction track_openai pour enregistrer chaque interaction.

• Loguement de trace en plusieurs étapes: utilisez le décorateur @track pour les pipelines LLM en plusieurs étapes pour enregistrer les traces pour chaque étape.

• Intégration OPIK et RAGAS: Installer Ragas ( pip install --quiet --upgrade opik ragas ) pour l'évaluation du système de chiffon et la surveillance à l'aide de mesures comme answer_relevancy , context_precision , etc.

(Les sections restantes détaillant "Création d'un pipeline de chiffons simples à l'aide de mesures Ragas", "" évaluation des ensembles de données "," évaluer les applications LLM avec OPIK "," Conclusion "et" Des questions fréquemment posées "suivraient un modèle similaire de reformulation et de restructuration pour maintenir la signification d'origine tout en modifiant le wonds et la structure de la phrase.).

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