Améliorez la performance de votre chatbot avec TruLens et Langchain

Améliorez vos applications LLM avec TruLens

Dans ce tutoriel, nous allons explorer comment construire et évaluer un chatbot contextuel, également connu sous le nom de LLM conversationnel avec mémoire, en utilisant efficacement Langchain et TruLens.

Introduction à TruLens : Évaluer et Suivre les Applications LLM

TruLens est une suite robuste d'outils conçue pour surveiller et améliorer les performances des applications basées sur LLM. Avec ses capacités d'évaluation complètes, TruLens permet aux utilisateurs d'évaluer des indicateurs clés tels que la qualité des entrées, des sorties et des processus internes.

Parmi les caractéristiques remarquables, nous pouvons citer :

• Mécanismes de rétroaction intégrés pour la pertinence, la modération et l'ancrage.
• Support pour des besoins d'évaluation personnalisés.
• Instrumentation pour diverses applications LLM, y compris la réponse aux questions, la génération augmentée par récupération, et les solutions basées sur des agents.

Cette instrumentation permet aux utilisateurs d'analyser des métriques d'utilisation diversifiées et des métadonnées, offrant des informations critiques sur les performances du modèle.

Pré-requis pour Construire le Chatbot

Avant de plonger dans le développement, assurez-vous d'avoir ce qui suit :

• Python 3.10+
• Conda (recommandé)
• Clé API OpenAI
• Clé API HuggingFace

Configuration de Votre Environnement de Développement

Commençons par créer un environnement virtuel dans un nouveau dossier. Après cela, installez les bibliothèques nécessaires :

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

Pour garder les données sensibles sécurisées, Streamlit offre une gestion intégrée des secrets basée sur des fichiers. Créez un fichier .streamlit/secrets.toml dans votre répertoire de projet et incluez vos clés OpenAI et HuggingFace :

[general]
openai_api_key = "VOTRE_CLE_API_OPENAI"
huggingface_api_key = "VOTRE_CLE_API_HUGGINGFACE"

Construction du Chatbot

Commencez par créer un fichier chatbot.py. Importez les bibliothèques nécessaires et chargez les variables d'environnement comme suit :

import streamlit as st
import openai
from huggingface_hub import HfApi
# Charger les secrets

Construction de la Chaîne

Construisez votre chaîne LLM avec un simple prompt qui peut être amélioré en fonction des résultats de l'évaluation :

def create_llm_chain():
    # Définissez votre prompt et la structure de la chaîne ici
    pass

Intégration de TruLens pour l'Évaluation

Une fois la chaîne LLM établie, utilisez TruLens pour évaluer et suivre les performances :

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

Ici, TruLens aidera à surveiller et à évaluer des métriques telles que la pertinence et la modération, garantissant ainsi des réponses de qualité du chatbot.

Création d'une Interface Utilisateur de Chatbot avec Streamlit

Exploitez les éléments de chat conviviaux de Streamlit pour construire une interface utilisateur interactive :

st.title('Chatbot Contextuel')
user_input = st.chat_input('Tapez votre message ici...')
if user_input:
    response = trulens.get_response(user_input)
    st.chat_message(response)

Après avoir configuré l'interface, initialisez le tableau de bord de TruLens à la fin de votre fichier chatbot.py.

Exécution du Chatbot

Exécutez votre chatbot en utilisant la commande ci-dessous, ce qui ouvrira un nouvel onglet dans votre navigateur :

streamlit run chatbot.py

Accédez au tableau de bord de TruLens à travers l'adresse IP spécifiée pour évaluer les métriques de performance.

Évaluation et Amélioration

Surveillez la sortie du chatbot et envisagez d'améliorer les prompts initiaux de la chaîne LLM :

prompt_template = "Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"

Ajustez le modèle que vous utilisez pour tester ses performances :

llm_model = "gpt-4"

Comparez les coûts et les performances tout en expérimentant avec différents modèles, en notant leurs avantages uniques.

Conclusion

Nous avons réussi à construire un chatbot contextuel intégré avec TruLens pour une évaluation continue. En tirant parti d'outils comme Langchain et TruLens, nous pouvons surveiller et améliorer en permanence les performances des applications LLM tout en garantissant un rendement optimal.

Envisagez de déployer votre application sur GitHub et de l'intégrer à la plateforme Streamlit pour un accès et un partage faciles.

Merci de votre participation et bons codages !