Verbessern Sie die Leistung Ihres Chatbots mit TruLens und Langchain

Verbessern Sie Ihre LLM-Anwendungen mit TruLens

In diesem Tutorial werden wir untersuchen, wie man einen kontextuellen Chatbot, auch bekannt als konversationales LLM mit Speicher, effektiv mit Langchain und TruLens erstellt und bewertet.

Einführung in TruLens: Bewerten und Verfolgen von LLM-Anwendungen

TruLens ist eine robuste Suite von Tools, die entwickelt wurde, um die Leistung von LLM-basierten Anwendungen zu überwachen und zu verbessern. Mit seinen umfassenden Evaluierungsfähigkeiten ermöglicht es TruLens den Nutzern, wichtige Metriken wie Qualität der Eingaben, Ausgaben und internen Prozesse zu bewerten.

Einige herausragende Funktionen sind:

Integrierte Feedback-Mechanismen für Bodenständigkeit, Relevanz und Moderation.
Unterstützung für benutzerdefinierte Evaluierungsbedürfnisse.
Instrumentierung für verschiedene LLM-Anwendungen, einschließlich Frage-Antwort, retrieval-unterstützte Generierung und agentenbasierte Lösungen.

Diese Instrumentierung ermöglicht es Nutzern, vielfältige Nutzungsmetriken und Metadaten zu analysieren, und bietet entscheidende Einblicke in die Leistung des Modells.

Voraussetzungen für den Aufbau des Chatbots

Bevor wir mit der Entwicklung beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

Python 3.10+
Conda (empfohlen)
OpenAI API-Schlüssel
HuggingFace API-Schlüssel

Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

Beginnen wir damit, eine virtuelle Umgebung in einem neuen Ordner zu erstellen. Installieren Sie danach die notwendigen Bibliotheken:

conda create -n chatbot_env python=3.10
conda activate chatbot_env
pip install streamlit openai huggingface_hub

Um sensible Daten zu sichern, bietet Streamlit ein integriertes, dateibasiertes Geheimnismanagement. Erstellen Sie eine .streamlit/secrets.toml Datei in Ihrem Projektverzeichnis und fügen Sie Ihre OpenAI- und HuggingFace-Schlüssel hinzu:

[general]
openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
huggingface_api_key = "YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY"

Erstellen des Chatbots

Beginnen Sie mit der Erstellung einer chatbot.py Datei. Importieren Sie die notwendigen Bibliotheken und laden Sie die Umgebungsvariablen wie folgt:

import streamlit as st
import openai
from huggingface_hub import HfApi
# Geheimnisse laden

Chain Building

Erstellen Sie Ihre LLM-Kette mit einem einfachen Prompt, der basierend auf den Bewertungsergebnissen verbessert werden kann:

def create_llm_chain():
    # Definieren Sie hier Ihren Prompt und die Kettenstruktur
    pass

Integration von TruLens zur Bewertung

Nachdem die LLM-Kette eingerichtet ist, nutzen Sie TruLens, um die Leistung zu bewerten und zu verfolgen:

from trulens import TruLens
trulens = TruLens(chain=create_llm_chain())

Hier wird TruLens helfen, Metriken wie Relevanz und Moderation zu überwachen und zu bewerten, um qualitativ hochwertige Antworten vom Chatbot sicherzustellen.

Erstellen einer Chatbot-Benutzeroberfläche mit Streamlit

Nutzen Sie die benutzerfreundlichen Chat-Elemente von Streamlit, um eine interaktive Benutzeroberfläche zu erstellen:

st.title('Kontextueller Chatbot')
user_input = st.chat_input('Geben Sie hier Ihre Nachricht ein...')
if user_input:
    response = trulens.get_response(user_input)
    st.chat_message(response)

Nachdem Sie die Benutzeroberfläche eingerichtet haben, initialisieren Sie das Dashboard von TruLens am Ende Ihrer chatbot.py Datei.

Ausführen des Chatbots

Führen Sie Ihren Chatbot mit dem folgenden Befehl aus, wodurch sich ein neuer Tab in Ihrem Browser öffnet:

streamlit run chatbot.py

Greifen Sie über die angegebene IP-Adresse auf das Dashboard von TruLens zu, um die Leistungsmetriken zu bewerten.

Bewertung und Verbesserung

Überwachen Sie die Ausgaben des Chatbots und ziehen Sie in Betracht, die anfänglichen Eingaben der LLM-Kette zu verbessern:

prompt_template = "Wie kann ich Ihnen heute helfen?"

Passen Sie das Modell, das Sie verwenden, an, um seine Leistung zu testen:

llm_model = "gpt-4"

Vergleichen Sie Kosten und Leistung, während Sie mit verschiedenen Modellen experimentieren und deren einzigartige Vorteile berücksichtigen.

Fazit

Wir haben erfolgreich einen kontextuellen Chatbot erstellt, der mit TruLens für eine fortlaufende Bewertung integriert ist. Durch den Einsatz von Tools wie Langchain und TruLens können wir die Leistung von LLM-Anwendungen kontinuierlich überwachen und verbessern und dabei optimale Ergebnisse sicherstellen.

Erwägen Sie, Ihre Anwendung auf GitHub bereitzustellen und sie mit der Streamlit-Plattform zu integrieren, um den Zugriff und das Teilen zu erleichtern.

Vielen Dank für Ihre Teilnahme und viel Spaß beim Programmieren!