Verbessern Sie Ihre Chatbots mit TruLens: Ein vollständiger Leitfaden

Verbessern Sie Ihre LLM-Anwendungen mit TruLens

In diesem Tutorial werden wir erkunden, wie man einen kontextbezogenen Chatbot mit Langchain und TruLens erstellt und bewertet. Der Schwerpunkt liegt darauf, die Antworten unseres Bots zu überwachen, um kritische Moderationsmetriken zu bewerten - wie Hassrede und Boshaftigkeit - und gleichzeitig die Leistung und Kosten zu optimieren.

Was ist TruLens?

TruLens bietet eine robuste Sammlung von Werkzeugen, die für die Überwachung und Verfeinerung der Leistung von LLM-basierten Anwendungen entwickelt wurden. Seine Bewertungsfähigkeiten ermöglichen es Benutzern, die Qualität von Eingaben und Ausgaben sowie internen Prozessen zu messen. TruLens integriert eingebaute Feedback-Mechanismen für Geerdetheit, Relevanz und Moderationsbewertung und bleibt dabei flexibel genug, um individuellen Evaluationsbedürfnissen gerecht zu werden.

Wichtige Funktionen:

• Wesentliches Instrumentarium für verschiedene LLM-Anwendungen, einschließlich Frage-Antwort- und agentenbasierte Lösungen.
• Umfassende Überwachung von Nutzungsmetriken und Metadaten.
• Anpassbare Feedback-Funktionen, die generierten Text und Metadaten analysieren.

Voraussetzungen

Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes bereit haben:

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

Einrichten Ihrer Umgebung

Erstellen wir ein virtuelles Umfeld in einem neuen Ordner:

mkdir my_chatbot
cd my_chatbot
conda create --name chatbot_env python=3.10  # Erstellen Sie eine neue Conda-Umgebung
conda activate chatbot_env  # Aktivieren Sie die Umgebung

Installieren Sie nun die benötigten Bibliotheken. Streamlit ist eine ausgezeichnete Wahl für den sicheren Umgang mit sensiblen Daten:

pip install streamlit langchain trulens  # Notwendige Bibliotheken installieren

Sie müssen Ihre API-Schlüssel sicher verwalten, indem Sie das integrierte dateibasierte Geheimnismanagement von Streamlit verwenden. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen .streamlit/secrets.toml in Ihrem Projektverzeichnis und fügen Sie Ihren OpenAI API-Schlüssel und Ihren HuggingFace-Zugangstoken hinzu:

[allgemein]
openai_api_key = "your_openai_api_key"
huggingface_api_key = "your_huggingface_key"

Erstellen des Chatbots

Erstellen Sie nun eine Datei namens chatbot.py und beginnen Sie mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken und dem Laden der Variablen:

import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI
from trulens import TruChain
# Zusätzliche Importe nach Bedarf

Chain Building

Erstellen Sie Ihre LLM-Kette mit einem Basis-Prompt, der im Laufe der Zeit verbessert werden kann:

llm_chain = OpenAI(temperature=0.5)

Integration von TruLens

Sobald Ihre LLM-Kette bereit ist, verwenden Sie TruLens zur Bewertung:

trulens_chain = TruChain(llm_chain)

Diese Einrichtung ermöglicht es Ihnen, die Relevanz der Antworten zu verfolgen und gegebenenfalls schädliche Ausgaben zu bewerten.

Erstellen der Chatbot-Benutzeroberfläche

Nutzen Sie die Chat-Komponenten von Streamlit, um eine intuitive Schnittstelle zu erstellen:

st.title("Chatbot mit TruLens")
user_input = st.chat_input("Sagen Sie etwas:")

if user_input:
    response = trulens_chain(user_input)
    st.chat_message("bot", response)

Starten Ihres Chatbots

Um Ihren Chatbot auszuführen, geben Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal ein:

streamlit run chatbot.py

Ein neuer Browser-Tab wird unter http://localhost:8501 geöffnet, der Ihren Chatbot anzeigt. Sie können auch das TruLens-Dashboard unter http://192.168.0.7:8502 anzeigen.

Bewertung und Verbesserung

Jetzt, da Ihr Chatbot läuft, bewerten Sie dessen Leistung mit TruLens Eval:

Experimentieren Sie mit verschiedenen Prompt-Vorlagen, um Verbesserungen der Leistung zu messen. Zum Beispiel:

prompt_template = "[Neue Vorlage] ..."

Überwachen Sie die Moderationswerte, da sie Einblicke in die Qualität der Antworten geben.

Testen verschiedener Modelle

Letztendlich können Sie verschiedene Modellkonfigurationen testen, z.B. den Wechsel von chatgpt-3.5-turbo zu gpt-4, um zu sehen, wie sich das auf Leistung und Kosten auswirkt:

model = "gpt-4"

Diese Erkundung hilft, das am besten geeignete Modell für Ihre Anwendung zu identifizieren.

Fazit

Wir haben erfolgreich einen Chatbot erstellt, der in TruLens integriert ist und eine laufende Bewertung und Verbesserung der Leistungskennzahlen ermöglicht. Zu verstehen, wie spezifische Konfigurationen die Antwortqualität, Kosten und Latenz beeinflussen, ist entscheidend für die Optimierung von LLM-Anwendungen.

Mit TruLens und Langchain haben Sie ein leistungsstarkes Toolkit zur Erstellung zuverlässiger und effizienter Chatbots. Für die Bereitstellung sollten Sie in Erwägung ziehen, Ihr Projekt auf GitHub hochzuladen und es mit der Streamlit-Plattform zu verbinden.

Vielen Dank, dass Sie mitgemacht haben!