Développer une application GPT-4 Turbo avec TruLens : Un guide complet

Développement d'une application GPT-4 Turbo avec TruLens Evals : Guide étape par étape

Bienvenue, chers innovateurs et esprits curieux ! Je suis Sanchay Thalnerkar et je suis ravi de vous guider à travers le fascinant monde de l'intelligence artificielle et de l'intégration du service client. Avant de retrousser nos manches et de nous plonger dans le code et les configurations, prenons un moment pour comprendre les éléments de base de notre projet. Nous sommes sur le point d'entreprendre un voyage qui marie la puissance analytique de TruLens avec les capacités d'IA puissantes de GPT-4 Turbo. Préparez-vous, alors que nous nous apprêtons à plonger dans les mécaniques de création de systèmes intelligents qui transformeront notre approche du service client.

Partie 1 : Fondations théoriques

GPT-4 Turbo : Le modèle de langage AI

GPT-4 Turbo est un modèle de langage avancé développé par OpenAI. Il est connu pour sa capacité à comprendre et à générer un texte semblable à celui des humains en fonction des entrées qu'il reçoit. Ses principales caractéristiques incluent :

Traitement avancé du langage naturel : Capacité à comprendre et à répondre à une large gamme de requêtes basées sur le langage.
Scalabilité : Adapté aux applications à fort volume et en temps réel.

TruLens Evals : Insights et ajustements du modèle

TruLens Evals offre des outils analytiques pour obtenir des insights sur les modèles d'IA. C'est essentiel pour :

Comprendre les décisions du modèle : Il aide à déchiffrer le 'pourquoi' derrière les sorties du modèle.
Ajustement : Offre des mécanismes de retour d'information pour améliorer la précision et la pertinence du modèle.

Flask : Le cadre web

Flask est un cadre d'application web WSGI léger, choisi pour sa simplicité et sa flexibilité, ce qui le rend idéal pour le prototypage et les petites à moyennes applications.

Partie 2 : Configuration du projet

Maintenant, configurons notre environnement de projet et intégrons ces technologies dans une application fonctionnelle.

Étape 1 : Installation de Python et de Flask

Installer Python : Assurez-vous que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé sur votre système. Vous pouvez le télécharger à partir de python.org.
Installer Flask : Flask peut être installé à l'aide de pip, le gestionnaire de paquets de Python.
Exécutez : pip install Flask

Étape 2 : Création d'un environnement virtuel

Utiliser un environnement virtuel est une bonne pratique pour le développement Python. Il maintient les dépendances requises par différents projets séparées en créant des environnements isolés pour elles.

Créer un environnement virtuel : Accédez à votre répertoire de projet et exécutez :
python -m venv venv
Activer l'environnement virtuel :
Sur Windows : venv\Scripts\activate
Sur Unix ou MacOS : source venv/bin/activate

Étape 3 : Installation des bibliothèques OpenAI et TruLens Evals

Installer la bibliothèque OpenAI Python : Cette bibliothèque vous permet d'interagir avec le modèle GPT-4 Turbo d'OpenAI.
Exécutez : pip install openai
Installer TruLens Evals : Pour les capacités analytiques et de réglage.
Exécutez : pip install trulens_eval

Étape 4 : Configuration de votre application Flask

Flask est un cadre d'application web WSGI léger. Il est choisi pour sa simplicité et sa flexibilité, le rendant idéal pour le prototypage et les petites à moyennes applications.

Maintenant, examinons de manière détaillée l'ensemble du script app.py, y compris le code et un récit explicatif pour chaque section.

1. Instructions d'importation et initialisation de l'application Flask

Ce segment du code importe les bibliothèques nécessaires et initialise l'application Flask. Des bibliothèques comme flask, os, openai et chromadb sont importées pour gérer les requêtes web, les variables d'environnement, les fonctionnalités d'IA et les opérations de base de données. Les importations liées à TruLens sont cruciales pour fournir des insights analytiques et des retours d'information sur la performance du modèle. L'objet app est une instance de la classe Flask et sert d'objet central pour l'application web Flask.

2. Configuration et initialisation du client

Ici, la variable d'environnement pour la clé API OpenAI est définie. C'est une pratique de sécurité critique, garantissant que les informations sensibles ne soient pas codées en dur dans l'application. Après cela, des instances de OpenAI, Tru et fOpenAI sont créées. Ces instances sont utilisées pour interagir avec l'API d'OpenAI, l'évaluation de TruLens et les fonctionnalités de retour d'information.

3. Configuration du retour d'information de TruLens

Cette partie du code met en place divers mécanismes de retour d'information utilisant TruLens. Le groundedness est utilisé pour évaluer le fondement des réponses de l'IA. Les instances de retour d'information (f_groundedness, f_qa_relevance, f_context_relevance) sont configurées pour mesurer différents aspects des réponses de l'IA, tels que la pertinence et le contexte. Cela est crucial pour garantir que la sortie de l'IA est précise et fiable.

4. La classe RAG_from_scratch

La classe RAG_from_scratch est une implémentation personnalisée pour le modèle de génération augmentée par récupération (RAG). Elle a trois méthodes principales : retrieve, generate_completion et query. retrieve récupère des documents pertinents en fonction d'une requête, generate_completion utilise le modèle d'OpenAI pour générer une réponse basée sur le contexte et la requête, et query combine ces fonctionnalités pour fournir une réponse complète. Le décorateur @instrument est probablement utilisé pour la journalisation ou le suivi au sein du cadre TruLens.

5. Routes Flask

Cette section définit deux routes pour l'application Flask. La première route est la route d'accueil ("/") qui rend le modèle index.html, fournissant l'interface frontend. La deuxième route ("/process_query") traite les requêtes POST. Elle traite les données d'entrée, les valide, puis utilise le modèle RAG pour générer une réponse. En cas d'erreur, elle renvoie un message d'erreur. Cette configuration est cruciale pour l'interaction de l'application avec les utilisateurs, gérant leurs requêtes et fournissant des réponses.

6. Exécution de l'application Flask

Cette dernière partie du script est un idiome Python standard pour exécuter un script en tant que programme autonome. Elle garantit que l'application Flask ne s'exécute que si le script est exécuté directement (et non importé en tant que module). La méthode app.run démarre le serveur web Flask avec l'hôte et le port spécifiés.

Création d'un frontend pour votre application Flask

Étape 1 : Configuration du répertoire des modèles

Les applications Flask utilisent un répertoire de modèles pour stocker des fichiers HTML. Ces modèles sont ensuite rendus à l'aide des routes de Flask. Voici comment le configurer :

Créer le répertoire : Dans la racine de votre projet Flask, créez un nouveau dossier nommé templates.
Fichier HTML : À l'intérieur de ce répertoire de modèles, vous créerez un fichier HTML nommé index.html. Ce fichier servira d'interface principale de votre application.

Étape 2 : Élaboration du fichier index.html

Maintenant, nous allons créer et disséquer le fichier index.html qui sera l'interface de votre application. Voici le code HTML complet avec des explications pour chaque section.

Détail de la répartition :

DOCTYPE et balises HTML : Cela définit le type de document (HTML5) et la langue utilisée.
Section Head : Inclut des méta-tags pour l'encodage des caractères et les paramètres de viewport, le titre de la page web, et du CSS interne pour le style.
Section Body : Contient les éléments interactifs de votre page web :

Une div conteneur pour la mise en page.
Des éléments de formulaire (<form> et </form>) pour les entrées utilisateur.
Des cases à cocher pour sélectionner des options de retour d'information.
Un bouton de soumission pour traiter la requête.
Des éléments pour montrer un indicateur de chargement pendant le traitement et afficher les résultats.

JavaScript : Gère la logique pour envoyer des données au backend Flask et afficher les résultats. Il utilise l'API Fetch pour communiquer de manière asynchrone avec le serveur.

Étape 3 : Intégration avec Flask

Assurez-vous que votre application Flask est configurée pour rendre ce modèle en utilisant render_template('index.html') dans vos routes Flask. Gérez les données envoyées de ce frontend dans vos routes Flask, traitez-les et renvoyez les résultats.

Présentation de l'application Flask

Avec notre frontend et backend pleinement configurés, il est temps de donner vie à notre application Flask. Exécutons-la localement et voyons comment elle fonctionne en action. Cette démonstration vous donnera une idée claire de l'apparence et du fonctionnement de votre application dans un scénario réel.

Exécuter l'application localement

Démarrer le serveur Flask :
Ouvrez votre terminal ou votre invite de commandes. Accédez au répertoire racine de votre projet Flask.
Exécutez la commande : flask run.
Accéder à l'application :
Ouvrez un navigateur web de votre choix. Accédez à http://localhost:5000. C'est l'adresse par défaut pour les applications Flask fonctionnant localement. Vous devriez maintenant voir la page principale de votre application, telle que définie dans index.html.

Voir la démonstration

Une fois l'application en cours d'exécution, vous pouvez interagir avec elle en saisissant des informations dans la zone de texte et le champ d'entrée, en sélectionnant les options de retour d'information et en cliquant sur le bouton "Traiter la requête" pour voir comment l'application traite l'entrée et renvoie les résultats.

Une visite guidée de l'interface utilisateur de notre application Flask

Imaginez-vous entrer dans un café à l'ambiance chaleureuse avec une claire enseigne disant "Vérificateur de réponse du modèle de service client". C'est le titre de notre application, se trouvant juste en haut de la page, dégageant une ambiance accueillante qui dit : "Vous êtes au bon endroit." Juste en dessous du titre, vous avez un espace spacieux pour noter des informations ou, dans notre cas, des détails sur une université ou un produit. C'est comme un bloc-notes numérique, prêt pour vous laisser déverser toutes vos pensées. Juste en dessous, il y a une petite boîte soignée où vous pouvez poser une question. C'est comme demander au barista : "Hé, ce café fonctionnerait pour ma nuit blanche ?" Et vous voyez ces petites cases à cocher ? Ce sont votre moyen de dire au barista exactement comment vous aimez votre café. Le groundedness ? C'est la base solide de votre breuvage. L'actualité des QA ? Cela garantit que le café atteint les bonnes notes. La pertinence du contexte ? C'est obtenir le café parfait pour le moment de la journée. Une fois que vous avez tout déversé et coché vos préférences, voici ce grand bouton bleu intitulé "Traiter la requête". C'est comme passer votre commande d'un tapotement confiant. Maintenant, la magie opère : le barista prépare votre commande. Mais au lieu d'un café, vous obtenez une réponse claire et précise dans l'espace juste en dessous où vous avez d'abord noté vos idées. Pas de désordre, pas de tracas, juste une réponse directe servie comme vous l'avez demandé. Et voilà - une interface utilisateur aussi simple et agréable que de commander votre boisson préférée dans un café, conçue pour rendre l'obtention d'informations aussi simple et agréable que possible.

Analyse de TruEra

Une fois que vous avez mis en place votre application Flask, vous constaterez que le tableau de bord TruLens est également en direct et fonctionne sur le port 4000 :

Tableau de bord démarré à : http://192.168.1.12:8501
URL du réseau : http://192.168.1.12:8501
URL externe : http://103.220.81.94:8501

Vous serez accueilli avec un tableau de bord rempli de statistiques et d'insights, grâce à la magie qui se passe en coulisses avec TruLens.

Explorer le tableau de bord d'évaluation de TruLens

Après avoir lancé votre application Flask, vous pourrez accéder au tableau de bord d'évaluation de TruLens sur le port 4000. Voici ce que vous trouverez lorsque vous naviguerez vers le tableau de bord :

Un aperçu des performances de votre application

Le tableau de bord présente un aperçu élégant et informatif de la façon dont votre application fonctionne. Pensez-y comme un bulletin scolaire montrant différentes notes pour les fonctionnalités de votre application.

Classement des applications : En haut du tableau de bord, vous verrez un classement. C'est comme un tableau de scores élevés dans les jeux vidéo, sauf qu'ici, c'est pour les métriques de retour d'information de votre application.
Valeurs de retour d'information : Le classement présente les valeurs de retour d'information moyenne allant de 0 (pourrait être mieux) à 1 (de premier ordre). Ces chiffres vous donnent une idée de ce qui fonctionne bien et de ce qui pourrait nécessiter un petit ajustement.
Enregistrements d'application : Vous verrez des entrées pour différentes versions de votre application, chacune avec sa propre statistique. Regardez le "CS_RAG_v1" et remarquez le nombre d'enregistrements, la latence, le coût et l'utilisation des jetons. C'est un moyen rapide de vérifier l'efficacité et l'utilisation des ressources de l'application.
Les scores de retour d'information pour le "Groundedness", la "Pertinence du contexte" et la "Pertinence de la réponse" sont également visibles, avec des indicateurs codés par couleur pour un indice visuel rapide : vert pour bon, jaune pour acceptable, et rouge pour nécessitant attention.

Pourquoi cela importe

Ce tableau de bord est l'endroit où vous pouvez surveiller et comprendre les subtilités des interactions de votre application. En gardant un œil sur ces statistiques, vous pouvez optimiser votre application pour fournir de meilleures réponses, améliorer ses performances et gérer vos ressources plus efficacement.

Conclusion

En atteignant la fin de ce tutoriel, vous n'avez pas seulement construit une application Flask fonctionnelle intégrée avec OpenAI et TruLens Evals, mais vous avez également acquis les insights nécessaires pour la surveiller et l'améliorer. Le tableau de bord d'évaluation de TruLens est votre centre de contrôle, vous fournissant les données et les retours d'information nécessaires pour emmener votre application au niveau supérieur. Alors, allez-y et plongez-vous dans ces chiffres - l'avenir de votre application s'annonce radieux !