Mejora tus chatbots con TruLens: Una guía completa

Mejora Tus Aplicaciones LLM con TruLens

En este tutorial, exploraremos cómo construir y evaluar un chatbot contextual utilizando Langchain y TruLens. El enfoque principal será monitorear las respuestas de nuestro bot para evaluar métricas de moderación críticas, como el discurso de odio y la malicia, mientras optimizamos el rendimiento y los costos.

¿Qué es TruLens?

TruLens proporciona un conjunto robusto de herramientas diseñadas para monitorear y refinar el rendimiento de aplicaciones basadas en LLM. Sus capacidades de evaluación permiten a los usuarios medir la calidad de las entradas y salidas junto con los procesos internos. TruLens incorpora mecanismos de retroalimentación integrados para la fundamentación, la relevancia y la evaluación de moderación, manteniéndose lo suficientemente flexible como para acomodar necesidades de evaluación personalizadas.

Características Clave:

Instrumentación esencial para varias aplicaciones LLM, incluyendo soluciones de preguntas y respuestas y basadas en agentes.
Monitoreo integral de métricas de uso y metadatos.
Funciones de retroalimentación personalizables que analizan el texto y los metadatos generados.

Requisitos Previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener lo siguiente listo:

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

Configurando Tu Entorno

Vamos a crear un entorno virtual en una nueva carpeta:

mkdir my_chatbot
cd my_chatbot
conda create --name chatbot_env python=3.10  # Crear un nuevo entorno conda
conda activate chatbot_env  # Activar el entorno

A continuación, instala las bibliotecas necesarias. Streamlit es una excelente opción para manejar datos sensibles de manera segura:

pip install streamlit langchain trulens  # Instalar bibliotecas requeridas

Necesitarás gestionar tus claves API de forma segura utilizando la gestión de secretos basada en archivos de Streamlit. Crea un archivo llamado .streamlit/secrets.toml en el directorio de tu proyecto y agrega tu clave API de OpenAI y token de acceso de HuggingFace:

[general]
openai_api_key = "tu_clave_api_openai"
huggingface_api_key = "tu_clave_huggingface"

Construyendo el Chatbot

Ahora, crea un archivo llamado chatbot.py y comienza importando las bibliotecas requeridas y cargando las variables:

import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI
from trulens import TruChain
# Importaciones adicionales según sea necesario

Construcción de la Cadena

Construye tu cadena LLM con un prompt base que pueda mejorarse con el tiempo:

llm_chain = OpenAI(temperature=0.5)

Integrando TruLens

Una vez que tu cadena LLM esté lista, utiliza TruLens para la evaluación:

trulens_chain = TruChain(llm_chain)

Esta configuración te permite rastrear la relevancia de las respuestas y evaluar cualquier salida dañina.

Creando la Interfaz de Usuario del Chatbot

Utiliza los componentes de chat de Streamlit para crear una interfaz intuitiva:

st.title("Chatbot con TruLens")
user_input = st.chat_input("Di algo:")

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

Lanzando Tu Chatbot

Para ejecutar tu chatbot, ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

streamlit run chatbot.py

Se abrirá una nueva pestaña del navegador en http://localhost:8501 mostrando tu chatbot. También puedes ver el panel de TruLens en http://192.168.0.7:8502.

Evaluación y Mejora

Ahora que tu chatbot está en funcionamiento, evalúa su rendimiento utilizando TruLens Eval:

Experimenta con diferentes plantillas de prompts para medir mejoras en el rendimiento. Por ejemplo:

prompt_template = "[Nueva Plantilla] ..."

Monitorea las puntuaciones de moderación, ya que proporcionarán información sobre la calidad de las respuestas.

Probando Diferentes Modelos

Por último, puedes probar varias configuraciones de modelos, como cambiar de chatgpt-3.5-turbo a gpt-4 para ver cómo afecta al rendimiento y los costos:

model = "gpt-4"

Esta exploración ayuda a identificar el modelo más adecuado para tu aplicación.

Concluyendo

Hemos construido con éxito un chatbot integrado con TruLens, lo que permite la evaluación y mejora continua de las métricas de rendimiento. Comprender cómo las configuraciones específicas influyen en la calidad de las respuestas, los costos y la latencia es esencial para optimizar las aplicaciones LLM.

Con TruLens y Langchain, tienes un conjunto de herramientas poderoso para crear chatbots fiables y eficientes. Para el despliegue, considera subir tu proyecto a GitHub y conectarlo con la plataforma Streamlit.

¡Gracias por seguir este tutorial!