深入 LangSmith 的 ‘Custom Evaluators’:如何针对业务指标(如代码正确率)编写自动化的评估逻辑?

深入LangSmith的’Custom Evaluators’:如何针对业务指标编写自动化评估逻辑 尊敬的各位开发者,各位对大型语言模型(LLM)充满热情的同行们: 欢迎来到今天的讲座。在LLM技术飞速发展的今天,我们正面临着一个核心挑战:如何高效、准确、客观地评估我们所构建的LLM应用?当模型从实验室走向生产环境,其性能不再仅仅是传统NLP指标(如BLEU、ROUGE)所能全面衡量的,更多时候,我们需要将其与实际业务场景深度结合,用业务指标来衡量其真正的价值。 LangSmith作为一个强大的LLMOps平台,为LLM应用的开发、调试、测试和部署提供了全面的支持。其中,其“评估器”(Evaluators)模块是确保模型质量和迭代效率的关键。虽然LangSmith提供了多种内置评估器,但面对千变万化的业务需求,这些通用评估器往往力有不逮。此时,“自定义评估器”(Custom Evaluators)便成为了我们手中的利器,它允许我们将任何复杂的业务逻辑,例如代码正确率、SQL查询有效性、API调用成功率等,转化为可量化的自动化评估指标。 今天,我们将深入探讨Lan …

构建向量检索链路的自动化离线评估体系并持续监控召回正确率

构建向量检索链路的自动化离线评估体系并持续监控召回正确率 大家好!今天我们来聊聊如何构建向量检索链路的自动化离线评估体系,并持续监控召回正确率。向量检索作为现代搜索和推荐系统的重要组成部分,其性能直接影响用户体验和业务指标。因此,建立一套完善的评估体系至关重要,能够帮助我们快速发现问题、优化模型,并确保检索效果的持续提升。 本次讲座将围绕以下几个方面展开: 向量检索链路概述: 简单介绍向量检索链路的基本组成部分,明确评估对象。 离线评估指标的选择: 介绍常用的离线评估指标,并分析其适用场景。 自动化评估体系设计: 详细讲解如何设计自动化评估流程,包括数据准备、评估执行、结果分析等。 代码实现: 提供Python代码示例,演示如何计算评估指标并生成评估报告。 持续监控与告警: 探讨如何建立持续监控机制,及时发现性能下降并触发告警。 实际案例分析: 分享一些实际案例,说明如何利用评估体系解决实际问题。 1. 向量检索链路概述 一个典型的向量检索链路通常包含以下几个核心模块: 数据准备: 包括原始数据的清洗、转换、以及特征提取等步骤。 向量化: 将文本、图像、音频等非结构化数据转换为向量表示 …