Desarrollando una aplicación GPT-4 Turbo con TruLens Evals: Guía paso a paso
¡Bienvenidos, innovadores y mentes curiosas! Soy Sanchay Thalnerkar, y estoy emocionado de guiarlos a través del fascinante mundo de la integración de IA y servicio al cliente. Antes de arremangarnos y ensuciarnos las manos con código y configuraciones, tomemos un momento para entender los bloques de construcción de nuestro proyecto. Estamos a punto de embarcarnos en un viaje que une la destreza analítica de TruLens con las poderosas capacidades de IA de GPT-4 Turbo. Así que abróchense los cinturones, mientras nos preparamos para profundizar en la mecánica de crear sistemas inteligentes que transformarán nuestra forma de abordar el servicio al cliente.
Parte 1: Fundamentos Teóricos
GPT-4 Turbo: El Modelo de Lenguaje IA
GPT-4 Turbo es un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI. Es conocido por su capacidad para entender y generar texto similar al humano basado en la entrada que recibe. Las características clave incluyen:
- Procesamiento de Lenguaje Natural Avanzado: Capacidad para comprender y responder a una amplia gama de consultas basadas en el lenguaje.
- Escalabilidad: Adecuado para aplicaciones de alto volumen y en tiempo real.
TruLens Evals: Perspectivas del Modelo y Ajuste Fino
TruLens Evals ofrece herramientas analíticas para obtener información sobre los modelos de IA. Es esencial para:
- Comprender las Decisiones del Modelo: Ayuda a descifrar el 'por qué' detrás de las salidas del modelo.
- Ajuste Fino: Proporciona mecanismos de retroalimentación para mejorar la precisión y relevancia del modelo.
Flask: El Framework Web
Flask es un framework de aplicación web WSGI ligero, elegido por su simplicidad y flexibilidad, lo que lo hace ideal para la creación de prototipos y aplicaciones pequeñas a medianas.
Parte 2: Configuración del Proyecto
Ahora, configuremos nuestro entorno de proyecto e integremos estas tecnologías en una aplicación funcional.
Paso 1: Instalando Python y Flask
- Instalar Python: Asegúrate de que Python 3.6 o posterior esté instalado en tu sistema. Puedes descargarlo desde python.org.
-
Instalar Flask: Flask se puede instalar usando pip, el instalador de paquetes de Python.
Ejecuta:pip install Flask
Paso 2: Creando un Entorno Virtual
Usar un entorno virtual es la mejor práctica para el desarrollo en Python. Mantiene las dependencias requeridas por diferentes proyectos separadas creando entornos aislados para ellas.
-
Crear un Entorno Virtual: Navega a tu directorio de proyecto y ejecuta:
python -m venv venv
-
Activar el Entorno Virtual:
En Windows:venv\Scripts\activate
En Unix o MacOS:source venv/bin/activate
Paso 3: Instalando las Bibliotecas de OpenAI y TruLens Evals
-
Instalar la Biblioteca de OpenAI para Python: Esta biblioteca te permite interactuar con el modelo GPT-4 Turbo de OpenAI.
Ejecuta:pip install openai
-
Instalar TruLens Evals: Para capacidades analíticas y de ajuste fino.
Ejecuta:pip install trulens_eval
Paso 4: Configurando tu Aplicación Flask
Flask es un framework de aplicación web WSGI ligero. Se elige por su simplicidad y flexibilidad, lo que lo hace ideal para la creación de prototipos y aplicaciones pequeñas a medianas.
Ahora, profundicemos en un desglose detallado de todo el script app.py
, incluyendo tanto el código como una narrativa explicativa para cada sección.
1. Instrucciones de Importación e Inicialización de la Aplicación Flask
Este segmento del código importa las bibliotecas necesarias e inicializa la aplicación Flask. Se importan bibliotecas como flask
, os
, openai
y chromadb
para manejar solicitudes web, variables de entorno, funcionalidades de IA y operaciones de base de datos. Las importaciones relacionadas con TruLens son cruciales para proporcionar información analítica y comentarios sobre el rendimiento del modelo. El objeto app
es una instancia de la clase Flask y sirve como el objeto central para la aplicación web Flask.
2. Configuración e Inicialización del Cliente
Aquí se establece la variable de entorno para la clave API de OpenAI. Esta es una práctica de seguridad crítica, asegurando que la información sensible no esté codificada en la aplicación. Después de esto, se crean instancias de OpenAI, Tru y fOpenAI. Estas instancias se utilizan para interactuar con la API de OpenAI, la evaluación de TruLens y las funcionalidades de retroalimentación.
3. Configuración de Retroalimentación de TruLens
Esta parte del código configura varios mecanismos de retroalimentación utilizando TruLens. La fundamentación se utiliza para evaluar la fundamentación de las respuestas de la IA. Las instancias de retroalimentación (f_groundedness
, f_qa_relevance
, f_context_relevance
) están configuradas para medir diferentes aspectos de las respuestas de la IA, como relevancia y contexto. Esto es crucial para garantizar que la salida de la IA sea precisa y confiable.
4. La Clase RAG_from_scratch
La clase RAG_from_scratch
es una implementación personalizada para el modelo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Tiene tres métodos principales: retrieve
, generate_completion
y query
. retrieve
recupera documentos relevantes basados en una consulta, generate_completion
utiliza el modelo de OpenAI para generar una respuesta basada en el contexto y la consulta, y query
combina estas funcionalidades para proporcionar una respuesta completa. El decorador @instrument
se utiliza probablemente para propósitos de registro o monitoreo dentro del marco de TruLens.
5. Rutas de Flask
Esta sección define dos rutas para la aplicación Flask. La primera ruta es la ruta de inicio ("/") que renderiza la plantilla index.html
, proporcionando la interfaz frontal. La segunda ruta ("/process_query") maneja las solicitudes POST. Procesa los datos de entrada, los valida y luego utiliza el modelo RAG para generar una respuesta. En caso de error, devuelve un mensaje de error. Esta configuración es crucial para la interacción de la aplicación con los usuarios, manejando sus consultas y proporcionando respuestas.
6. Ejecución de la Aplicación Flask
Esta parte final del script es un modismo estándar de Python para ejecutar un script como un programa independiente. Asegura que la aplicación Flask se ejecute solo si se ejecuta el script directamente (no se importa como un módulo). El método app.run
inicia el servidor web Flask con el host y el puerto especificados.
Creando un Frontend para tu Aplicación Flask
Paso 1: Configurando el Directorio de Plantillas
Las aplicaciones Flask utilizan un directorio de plantillas para almacenar archivos HTML. Estas plantillas se renderizan usando las rutas de Flask. Aquí está cómo configurarlo:
-
Crear el Directorio: En la raíz de tu proyecto Flask, crea una nueva carpeta llamada
templates
. -
Archivo HTML: Dentro de este directorio de plantillas, crearás un archivo HTML llamado
index.html
. Este archivo servirá como la interfaz principal de tu aplicación.
Paso 2: Creando el Archivo index.html
Ahora, crearemos y desglosaremos el archivo index.html
que será el frontend de tu aplicación. A continuación, se incluye el código HTML completo con explicaciones para cada sección.
Desglose Detallado:
- DOCTYPE y etiquetas HTML: Estas definen el tipo de documento (HTML5) y el lenguaje utilizado.
- Sección Head: Incluye meta etiquetas para la codificación de caracteres y configuraciones de vista, el título de la página web y CSS interno para el estilo.
- Sección Body: Contiene los elementos interactivos de tu página web:
- Un contenedor div para el diseño.
- Elementos de formulario (
<form>
y</form>
) para las entradas del usuario. - Casillas de verificación para seleccionar opciones de retroalimentación.
- Un botón de enviar para procesar la consulta.
- Elementos para mostrar un cargador durante el procesamiento y mostrar resultados.
- JavaScript: Maneja la lógica para enviar datos al backend de Flask y mostrar los resultados. Utiliza la API Fetch para comunicarse asíncronamente con el servidor.
Paso 3: Integrándose con Flask
Asegúrate de que tu aplicación Flask esté configurada para renderizar esta plantilla usando render_template('index.html')
en tus rutas Flask. Maneja los datos enviados desde este frontend en tus rutas Flask, procesarlos y enviar de vuelta los resultados.
Demostrando la Aplicación Flask
Con nuestro frontend y backend completamente configurados, es hora de dar vida a nuestra aplicación Flask. Ejecutémosla localmente y veamos cómo funciona en acción. Esta demostración te dará una imagen clara de cómo se ve y funciona tu aplicación en un escenario del mundo real.
Ejecutando la Aplicación Localmente
-
Inicia el Servidor Flask:
Abre tu terminal o símbolo del sistema. Navega al directorio raíz de tu proyecto Flask.
Ejecuta el comando:flask run
. -
Accediendo a la Aplicación:
Abre un navegador web de tu elección. Ve ahttp://localhost:5000
. Esta es la dirección predeterminada para aplicaciones Flask que se ejecutan localmente. Ahora deberías ver la página principal de tu aplicación, como se define enindex.html
.
Viendo la Demo
Una vez que la aplicación esté funcionando, puedes interactuar con ella ingresando información en el área de texto y el campo de entrada, seleccionando las opciones de retroalimentación y haciendo clic en el botón "Procesar Consulta" para ver cómo la aplicación procesa la entrada y devuelve resultados.
Un Recorrido por la UI de Nuestra Aplicación Flask
Imagina entrar en un café acogedor con un cartel claro que dice "Verificador de Respuestas del Modelo de Servicio al Cliente". Ese es el título de nuestra aplicación, sentado justo en la parte superior de la página, dando una vibra acogedora que dice, "Estás en el lugar correcto." Justo debajo del título, tienes un área espaciosa para anotar notas o, en nuestro caso, los detalles sobre una universidad o producto. Es como un bloc de notas digital, listo para que tú cuentes todo. Justo debajo, hay un pequeño cuadro ordenado donde puedes colocar una pregunta. Es como preguntar al barista, "Oye, ¿funcionará este café para mi desvelada?" Y ves esas pequeñas casillas de verificación? Son tu forma de decirle al barista exactamente cómo te gusta tu café. Fundamentación? Esa es la base sólida de tu café. Relevancia de QA? Se asegura de que el café esté en las notas correctas. Relevancia de contexto? Se trata de conseguir el café perfecto para la hora del día. Una vez que hayas derramado todos los detalles y marcado tus preferencias, está ese gran botón azul "Procesar Consulta". Es como hacer tu pedido con un toque seguro. Ahora, sucede la magia: el barista prepara tu pedido. Pero en lugar de un café, recibes una respuesta clara y nítida en el espacio abajo donde primero apuntaste tus notas. Sin desorden, sin complicaciones, solo una respuesta directa servida tal como la pediste. Y ahí lo tienes: una interfaz de usuario que es tan sencilla y agradable como pedir tu bebida favorita en un café, diseñada para hacer que obtener información sea tan simple y agradable como sea posible.
Análisis de TruEra
Una vez que hayas tenido tu aplicación Flask funcionando, notarás que el panel de control de TruLens también está vivo y funcionando en el puerto 4000:
- Panel de control iniciado en: http://192.168.1.12:8501
- URL de red: http://192.168.1.12:8501
- URL externa: http://103.220.81.94:8501
Serás recibido con un panel lleno de estadísticas e información, todo gracias a la magia que ocurre tras bambalinas con TruLens.
Explorando el Panel de Evaluación de TruLens
Después de lanzar tu aplicación Flask, podrás acceder al Panel de Evaluación de TruLens en el puerto 4000. Aquí está lo que encontrarás cuando navegas por el panel:
Una Instantánea del Rendimiento de tu Aplicación
El panel presenta una instantánea elegante e informativa de cómo está funcionando tu aplicación. Piénsalo como un informe de calificaciones que muestra diferentes notas para las características de tu aplicación.
- Tabla de líderes de la Aplicación: En la parte superior del panel, verás una tabla de líderes. Es como una mesa de puntuaciones altas en los videojuegos, excepto aquí es para las métricas de retroalimentación de tu aplicación.
- Valores de Retroalimentación: La tabla de líderes muestra valores de retroalimentación promedio que van desde 0 (podría ser mejor) hasta 1 (de primer nivel). Estos números te dan una idea de lo que está funcionando bien y lo que podría necesitar un ajuste o dos.
- Registros de la Aplicación: Verás entradas para diferentes versiones de tu aplicación, cada una con sus propias estadísticas. Observa el "CS_RAG_v1" y nota el número de registros, latencia, costo y uso de tokens. Es una forma rápida de verificar la eficiencia y el uso de recursos de la aplicación.
- Las puntuaciones de retroalimentación para "Fundamentación", "Relevancia de Contexto" y "Relevancia de Respuesta" también están ahí, con indicadores codificados por colores para una rápida señal visual: verde para bueno, amarillo para aceptable y rojo para necesita atención.
Por qué Esto Importa
Este panel es donde puedes monitorear y entender las complejidades de las interacciones de tu aplicación. Al mantener un ojo en estas estadísticas, puedes optimizar tu aplicación para proporcionar mejores respuestas, mejorar el rendimiento y gestionar tus recursos de manera más efectiva.
Conclusión
Al llegar al final de este tutorial, no solo has construido una aplicación Flask funcional integrada con OpenAI y TruLens Evals, sino que también has adquirido los conocimientos para monitorearla y mejorarla. El Panel de Evaluación de TruLens es tu centro de mando, dándote los datos y la retroalimentación que necesitas para llevar tu aplicación al siguiente nivel. Así que, adelante, y sumérgete en esos números: ¡el futuro de tu aplicación se ve brillante!
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