Entwicklung einer GPT-4 Turbo App mit TruLens: Ein vollständiger Leitfaden

Entwicklung einer GPT-4 Turbo App mit TruLens Evals: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Willkommen, liebe Innovatoren und neugierige Köpfe! Ich bin Sanchay Thalnerkar, und ich freue mich, euch durch die faszinierende Welt der KI und der Integration von Kundenservice zu führen. Bevor wir unsere Ärmel hochkrempeln und uns mit Code und Konfigurationen befassen, lasst uns einen Moment Zeit nehmen, um die Grundlagen unseres Projekts zu verstehen. Wir stehen kurz davor, eine Reise zu beginnen, die die analytischen Fähigkeiten von TruLens mit den leistungsstarken KI-Fähigkeiten von GPT-4 Turbo verbindet. Also schnallt euch an, während wir uns darauf vorbereiten, tief in die Mechanik einzutauchen, um intelligente Systeme zu schaffen, die die Art und Weise transformieren werden, wie wir Kundenservice angehen.

Teil 1: Theoretische Grundlagen

GPT-4 Turbo: Das KI-Sprachmodell

GPT-4 Turbo ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text basierend auf den erhaltenen Eingaben zu verstehen und zu generieren. Zu den Hauptmerkmalen gehören:

• Erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache: Fähigkeit, ein breites Spektrum an sprachbasierten Anfragen zu verstehen und zu beantworten.
• Skalierbarkeit: Geeignet für Anwendungen mit hohem Volumen und Echtzeitanforderungen.

TruLens Evals: Modellanalysen und Feinabstimmung

TruLens Evals bietet analytische Werkzeuge, um Einblicke in KI-Modelle zu gewinnen. Es ist entscheidend für:

• Verstehen von Modellentscheidungen: Es hilft, das 'Warum' hinter den Modellausgaben zu entschlüsseln.
• Feinabstimmung: Bietet Feedback-Mechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und Relevanz.

Flask: Das Web-Framework

Flask ist ein leichtgewichtiges WSGI-Webanwendungs-Framework, das aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilität gewählt wurde, was es ideal für Prototyping sowie für kleine bis mittelgroße Anwendungen macht.

Teil 2: Einrichten des Projekts

Nun lasst uns unsere Projektumgebung einrichten und diese Technologien in eine funktionale Anwendung integrieren.

Schritt 1: Installieren von Python und Flask

• Python installieren: Stellt sicher, dass Python 3.6 oder höher auf eurem System installiert ist. Ihr könnt es von python.org herunterladen.
• Flask installieren: Flask kann mit pip installiert werden, dem Paketinstaller von Python.
  Führt aus: pip install Flask

Schritt 2: Erstellen eines virtuellen Umfelds

Die Verwendung eines virtuellen Umfelds ist die beste Praxis für die Python-Entwicklung. Es hält Abhängigkeiten, die von verschiedenen Projekten benötigt werden, getrennt, indem es isolierte Umgebungen für sie erstellt.

• Einen virtuellen Umgebung erstellen: Navigiert zu eurem Projektverzeichnis und führt aus:
  python -m venv venv
• Aktivieren der virtuellen Umgebung:
  Unter Windows: venv\Scripts\activate
  Unter Unix oder MacOS: source venv/bin/activate

Schritt 3: Installieren der OpenAI- und TruLens Evals-Bibliotheken

• Installiert die OpenAI Python Bibliothek: Diese Bibliothek ermöglicht die Interaktion mit OpenAIs GPT-4 Turbo Modell.
  Führt aus: pip install openai
• Installiert TruLens Evals: Für analytische und Feinabstimmungsmöglichkeiten.
  Führt aus: pip install trulens_eval

Schritt 4: Einrichten eurer Flask-Anwendung

Flask ist ein leichtgewichtiges WSGI-Webanwendungs-Framework. Es wurde aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilität gewählt, was es ideal für Prototyping sowie für kleine bis mittelgroße Anwendungen macht.

Nun lasst uns in eine detaillierte Analyse des gesamten app.py Skripts eintauchen, einschließlich des Codes und einer erläuternden Erzählung für jeden Abschnitt.

1. Import-Anweisungen und Flask App-Initialisierung

Dieser Codeabschnitt importiert die notwendigen Bibliotheken und initialisiert die Flask-Anwendung. Bibliotheken wie flask, os, openai und chromadb werden importiert, um Webanfragen, Umgebungsvariablen, KI-Funktionalitäten und Datenbankoperationen zu verwalten. Die Importe von TruLens sind entscheidend, um analytische Einblicke und Feedback zur Modellleistung zu liefern. Das app Objekt ist eine Instanz der Flask-Klasse und dient als zentrales Objekt für die Flask-Webanwendung.

2. Konfiguration und Client-Initialisierung

Hier wird die Umgebungsvariable für den OpenAI API-Schlüssel gesetzt. Dies ist eine wichtige Sicherheitspraktik, um sicherzustellen, dass sensible Informationen nicht fest im Code verankert sind. Danach werden Instanzen von OpenAI, Tru und fOpenAI erstellt. Diese Instanzen werden verwendet, um mit der API von OpenAI sowie den Evaluations- und Feedback-Funktionalitäten von TruLens zu interagieren.

3. TruLens Feedback-Setup

Dieser Teil des Codes richtet verschiedene Feedback-Mechanismen mit TruLens ein. Groundedness wird verwendet, um die Verankertheit der AI-Antworten zu bewerten. Die Feedback-Instanzen (f_groundedness, f_qa_relevance, f_context_relevance) werden konfiguriert, um verschiedene Aspekte der AI-Antworten zu messen, wie Relevanz und Kontext. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Ausgabe der KI genau und zuverlässig ist.

4. Die RAG_from_scratch Klasse

Die RAG_from_scratch Klasse ist eine benutzerdefinierte Implementierung für das Retrieval-Augmented Generation (RAG) Modell. Sie hat drei Hauptmethoden: retrieve, generate_completion und query. retrieve beschafft relevante Dokumente basierend auf einer Anfrage, generate_completion nutzt das Modell von OpenAI, um eine Antwort basierend auf dem Kontext und der Anfrage zu generieren, und query kombiniert diese Funktionen, um eine vollständige Antwort zu liefern. Der @instrument Dekorator wird wahrscheinlich für Protokollierungs- oder Überwachungszwecke innerhalb des TruLens-Frameworks verwendet.

5. Flask-Routen

Dieser Abschnitt definiert zwei Routen für die Flask-Anwendung. Die erste Route ist die Home-Route ("/") die die index.html Vorlage rendern, die die Frontend-Oberfläche bereitstellt. Die zweite Route ("/process_query") verarbeitet POST-Anfragen. Sie verarbeitet die Eingabedaten, validiert diese und nutzt dann das RAG-Modell, um eine Antwort zu generieren. Im Falle eines Fehlers wird eine Fehlermeldung zurückgegeben. Dieses Setup ist entscheidend für die Interaktion der Anwendung mit den Benutzern, die deren Anfragen bearbeitet und Antworten bereitstellt.

6. Ausführung der Flask-Anwendung

Dieser letzte Teil des Skripts ist ein Standard-Python-Idiom, um ein Skript als eigenständiges Programm auszuführen. Es stellt sicher, dass die Flask-Anwendung nur läuft, wenn das Skript direkt ausgeführt wird (nicht als Modul importiert). Die app.run Methode startet den Flask-Webserver mit der angegebenen Host- und Port-Nummer.

Erstellung eines Frontends für deine Flask-Anwendung

Schritt 1: Einrichten des templates Verzeichnisses

Flask-Anwendungen verwenden ein templates Verzeichnis, um HTML-Dateien zu speichern. Diese Vorlagen werden dann über die Routen von Flask gerendert. So richtet ihr es ein:

• Erstellt das Verzeichnis: Erstellt im Stammverzeichnis eures Flask-Projekts einen neuen Ordner mit dem Namen templates.
• HTML-Datei: Innerhalb dieses templates Verzeichnisses erstellt ihr eine HTML-Datei mit dem Namen index.html. Diese Datei wird als Hauptschnittstelle eurer Anwendung dienen.

Schritt 2: Gestalten der index.html Datei

Jetzt erstellen wir die index.html Datei, die das Frontend eurer Anwendung sein wird. Im Folgenden ist der vollständige HTML-Code mit Erklärungen für jeden Abschnitt.

Detaillierte Aufschlüsselung:

• DOCTYPE und HTML-Tags: Diese definieren den Dokumenttyp (HTML5) und die verwendete Sprache.
• Kopfbereich: Enthält Meta-Tags für die Zeichencodierung und die Ansichtsoptionen, den Titel der Webseite und internes CSS zur Gestaltung.
• Body-Bereich: Enthält die interaktiven Elemente eurer Webseite:
• Ein Container-Div für das Layout.
• Formularelemente (<form> und </form>) für Benutzereingaben.
• Checkboxen zur Auswahl von Feedbackoptionen.
• Ein Absenden-Button, um die Anfrage zu verarbeiten.
• Elemente zum Anzeigen eines Ladekreises während der Verarbeitung und zum Anzeigen der Ergebnisse.
• JavaScript: Handhabt die Logik, um Daten an das Flask-Backend zu senden und die Ergebnisse anzuzeigen. Es verwendet die Fetch-API, um asynchron mit dem Server zu kommunizieren.

Schritt 3: Integration mit Flask

Stellt sicher, dass eure Flask-Anwendung so eingerichtet ist, dass sie diese Vorlage durch die Verwendung von render_template('index.html') in euren Flask-Routen rendern kann. Behandelt die Daten, die von diesem Frontend gesendet werden, in euren Flask-Routen, verarbeitet sie und sendet die Ergebnisse zurück.

Demonstration der Flask-Anwendung

Mit unserem Frontend und Backend, das vollständig eingerichtet ist, ist es Zeit, unsere Flask-Anwendung zum Leben zu erwecken. Lasst uns sie lokal ausführen und sehen, wie sie in Aktion funktioniert. Diese Demonstration gibt euch einen klaren Einblick, wie eure Anwendung aussieht und in einer realen Situation funktioniert.

Ausführung der Anwendung lokal

1. Starte den Flask-Server:
   Öffnet euer Terminal oder Eingabeaufforderung. Navigiert zum Stammverzeichnis eures Flask-Projekts.
   Führt nun den Befehl aus: flask run.
2. Zugriff auf die Anwendung:
   Öffnet einen Webbrowser eurer Wahl. Geht zu http://localhost:5000. Dies ist die Standardadresse für Flask-Anwendungen, die lokal ausgeführt werden. Ihr solltet nun die Hauptseite eurer Anwendung sehen, wie sie in index.html definiert ist.

Die Demo ansehen

Sobald die Anwendung läuft, könnt ihr mit ihr interagieren, indem ihr Informationen in das Textfeld und das Eingabefeld eingibt, die Feedbackoptionen auswählt und auf die Schaltfläche „Prozessanfrage“ klickt, um zu sehen, wie die Anwendung die Eingaben verarbeitet und Ergebnisse zurückgibt.

Ein Überblick über die Benutzeroberfläche unserer Flask-App

Stellt euch vor, ihr betretet ein gemütliches Café mit einem klaren Schild, das sagt: "Kundenservicemodell Antwortprüfer". Das ist der Titel unserer Anwendung, der direkt oben auf der Seite sitzt und eine einladende Atmosphäre vermittelt, die sagt: „Ihr seid am richtigen Ort.“ Direkt unter dem Titel habt ihr einen geräumigen Bereich, um Notizen oder in unserem Fall die Einzelheiten über eine Universität oder ein Produkt zu notieren. Es ist wie ein digitales Notizbuch, bereit, dass ihr alles dazu aufschnipselt. Direkt darunter gibt es eine nette kleine Box, in der ihr eine Frage eingeben könnt. Es ist wie zu fragen, „Hey, würde dieser Kaffee für meine lange Nacht funktionieren?“ Und seht ihr diese kleinen Auswahlkästchen? Sie sind eure Möglichkeit, dem Barista genau zu sagen, wie ihr euren Kaffee mögt. Groundedness? Das ist die starke Grundlage eures Gebräus. QA Relevanz? Das sorgt dafür, dass der Kaffee die richtigen Noten trifft. Kontextrelevanz? Es geht darum, den perfekten Kaffee für die Tageszeit zu bekommen. Sobald ihr all die Einzelheiten eingegeben und eure Vorlieben angekreuzt habt, gibt es diesen großen, blauen „Prozessanfrage“-Button. Es ist, als würde man sicher mit einem Takt seine Bestellung aufgeben. Jetzt passiert die Magie: Der Barista bereitet eure Bestellung zu. Aber anstelle von Kaffee bekommt ihr eine klare, präzise Antwort in dem Bereich darunter, wo ihr zuerst eure Notizen gemacht habt. Kein Durcheinander, kein Aufwand, nur eine direkte Antwort, serviert genau so, wie ihr es bestellt habt. Und da habt ihr es - eine Benutzeroberfläche, die so einfach und angenehm ist wie die Bestellung eures Lieblingsgetränks in einem Café, die darauf ausgelegt wurde, das Beschaffen von Informationen so einfach und angenehm wie möglich zu gestalten.

TruEra Analyse

Sobald ihr eure Flask-App in Betrieb habt, werdet ihr feststellen, dass das TruLens-Dashboard auch aktiv und bereit auf Port 4000 ist:

• Dashboard gestartet bei: http://192.168.1.12:8501
• Netzwerk-URL: http://192.168.1.12:8501
• Externe URL: http://103.220.81.94:8501

Ihr werdet mit einem Dashboard begrüßt, das voller Statistiken und Einblicke ist, alles dank der Magie, die hinter den Kulissen mit TruLens abläuft.

Erforschen des TruLens Evaluations-Dashboards

Nachdem ihr eure Flask-App gestartet habt, könnt ihr das TruLens Evaluations-Dashboard auf Port 4000 aufrufen. Hier ist, was ihr findet, wenn ihr zum Dashboard navigiert:

Ein Überblick über die Leistung eurer App

Das Dashboard bietet einen eleganten und informativen Überblick darüber, wie eure App funktioniert. Denkt daran, es wie ein Zeugnis zu sehen, das verschiedene Noten für die Merkmale eurer App zeigt.

• App-Leistungsfinder: Ganz oben auf dem Dashboard seht ihr eine Tabelle. Es ist wie eine Bestenliste in Videospielen, aber hier ist es für die Feedback-Metriken eurer App.
• Feedback-Werte: Die Bestenliste zeigt durchschnittliche Feedback-Werte, die von 0 (könnte besser sein) bis 1 (erstklassig) reichen. Diese Zahlen geben euch eine Vorstellung davon, was gut funktioniert und was vielleicht einen Feinschliff benötigt.
• App-Datensätze: Ihr seht Einträge für verschiedene Versionen eurer App, jede mit ihren eigenen Statistiken. Schaut euch "CS_RAG_v1" an und bemerkt die Anzahl der Datensätze, Latenz, Kosten und token-Nutzung. Es ist eine schnelle Möglichkeit, die Effizienz und Ressourcennutzung der App zu überprüfen.
• Die Feedback-Werte für "Groundedness", "Kontextrelevanz" und "Antwortrelevanz" sind ebenfalls da, mit farbcodierten Indikatoren für einen schnellen visuellen Hinweis: Grün für gut, Gelb für okay und Rot für benötigt Aufmerksamkeit.

Warum das wichtig ist

Dieses Dashboard ist der Ort, an dem ihr die Feinheiten der Interaktionen eurer App überwachen und verstehen könnt. Indem ihr einen Blick auf diese Statistiken werft, könnt ihr eure App optimieren, um bessere Antworten zu liefern, die Leistung zu verbessern und eure Ressourcen effektiver zu verwalten.

Fazit

Indem ihr das Ende dieses Tutorials erreicht habt, habt ihr nicht nur eine funktionale Flask-App erstellt, die mit OpenAI und TruLens Evals integriert ist, sondern auch die Erkenntnisse gewonnen, um sie zu überwachen und zu verbessern. Das TruLens Evaluations-Dashboard ist eure Missionskontrolle, die euch die Daten und das Feedback gibt, die ihr braucht, um eure App auf die nächste Stufe zu bringen. Also geht weiter und taucht in diese Zahlen ein – die Zukunft eurer App sieht vielversprechend aus!