Mejora el rendimiento de tu chatbot con TruLens y Langchain

Mejora tus aplicaciones LLM con TruLens

En este tutorial, exploraremos cómo construir y evaluar un chatbot contextual, también conocido como LLM conversacional con memoria, utilizando Langchain y TruLens de manera efectiva.

Introducción a TruLens: Evalúa y Realiza Seguimiento de Aplicaciones LLM

TruLens es un conjunto robusto de herramientas diseñado para monitorear y mejorar el rendimiento de aplicaciones basadas en LLM. Con sus completas capacidades de evaluación, TruLens permite a los usuarios evaluar métricas clave como calidad de entradas, salidas y procesos internos.

Algunas características destacadas incluyen:

• Mecanismos de retroalimentación integrados para fundamentación, relevancia y moderación.
• Soporte para necesidades de evaluación personalizadas.
• Instrumentación para diversas aplicaciones de LLM, incluidas soluciones de respuesta a preguntas, generación aumentada por recuperación y soluciones basadas en agentes.

Esta instrumentación permite a los usuarios analizar diversas métricas de uso y metadatos, ofreciendo insights críticos sobre el rendimiento del modelo.

Requisitos Previos para Construir el Chatbot

Antes de sumergirnos en el desarrollo, asegurémonos de que tengas lo siguiente:

• Python 3.10+
• Conda (recomendado)
• Clave de API de OpenAI
• Clave de API de HuggingFace

Configuración de tu Entorno de Desarrollo

Comencemos creando un entorno virtual dentro de una nueva carpeta. Después de eso, instala las bibliotecas necesarias:

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

Para mantener seguros los datos sensibles, Streamlit ofrece gestión de secretos basada en archivos. Crea un archivo .streamlit/secrets.toml en tu directorio de proyecto e incluye tus claves de OpenAI y HuggingFace:

[general]
openai_api_key = "TU_CLAVE_API_OPENAI"
huggingface_api_key = "TU_CLAVE_API_HUGGINGFACE"

Construyendo el Chatbot

Comienza creando un archivo chatbot.py. Importa las bibliotecas necesarias y carga las variables de entorno de la siguiente manera:

import streamlit as st
import openai
from huggingface_hub import HfApi
# Cargar secretos

Construcción de la Cadena

Construye tu cadena LLM con un mensaje simple que se pueda mejorar según los resultados de la evaluación:

def create_llm_chain():
    # Define tu mensaje y estructura de cadena aquí
    pass

Integrando TruLens para la Evaluación

Una vez establecida la cadena LLM, utiliza TruLens para evaluar y realizar seguimiento del rendimiento:

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

Aquí, TruLens ayudará a monitorear y evaluar métricas, incluidas relevancia y moderación, asegurando efectivamente respuestas de calidad del chatbot.

Creando una Interfaz de Usuario para el Chatbot con Streamlit

Aprovecha los elementos de chat fáciles de usar de Streamlit para construir una interfaz interactiva:

st.title('Chatbot Contextual')
user_input = st.chat_input('Escribe tu mensaje aquí...')
if user_input:
    response = trulens.get_response(user_input)
    st.chat_message(response)

Después de configurar la interfaz, inicializa el panel de control de TruLens hacia el final de tu archivo chatbot.py.

Ejecutando el Chatbot

Ejecuta tu chatbot utilizando el siguiente comando, lo que resultará en una nueva pestaña abierta en tu navegador:

streamlit run chatbot.py

Accede al panel de control de TruLens a través de la dirección IP especificada para evaluar las métricas de rendimiento.

Evaluación y Mejora

Monitorea la salida del chatbot y considera mejorar los mensajes iniciales de la cadena LLM:

prompt_template = "¿Cómo puedo asistirte hoy?"

Ajusta el modelo que estás utilizando para probar su rendimiento:

llm_model = "gpt-4"

Compara costos y rendimiento mientras experimentas con diferentes modelos, anotando sus ventajas únicas.

Conclusión

Hemos construido con éxito un chatbot contextual integrado con TruLens para una evaluación continua. Al aprovechar herramientas como Langchain y TruLens, podemos monitorear y mejorar constantemente el rendimiento de las aplicaciones LLM mientras garantizamos un rendimiento óptimo.

Considera desplegar tu aplicación en GitHub e integrarla con la plataforma Streamlit para un fácil acceso y compartición.

¡Gracias por participar y feliz codificación!