Améliorez vos chatbots avec TruLens : Un guide complet

Améliorez vos applications LLM avec TruLens

Dans ce tutoriel, nous allons explorer comment créer et évaluer un chatbot contextuel en utilisant Langchain et TruLens. L'objectif principal sera de surveiller les réponses de notre bot afin d'évaluer des métriques de modération critiques, telles que le discours de haine et la malveillance, tout en optimisant les performances et les coûts.

Qu'est-ce que TruLens ?

TruLens fournit un ensemble d'outils robustes conçus pour surveiller et affiner les performances des applications basées sur des LLM. Ses capacités d'évaluation permettent aux utilisateurs de mesurer la qualité des entrées et des sorties ainsi que des processus internes. TruLens intègre des mécanismes de rétroaction intégrés pour l'objectivité, la pertinence et l'évaluation de la modération, tout en restant suffisamment flexible pour s'adapter aux besoins d'évaluation personnalisés.

Caractéristiques clés :

• Instrumentation essentielle pour diverses applications LLM, y compris les solutions de questions-réponses et basées sur des agents.
• Surveillance complète des métriques d'utilisation et des métadonnées.
• Fonctions de rétroaction personnalisables qui analysent le texte généré et les métadonnées.

Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir ce qui suit prêt :

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

Configurer votre environnement

Créons un environnement virtuel dans un nouveau dossier :

mkdir my_chatbot
cd my_chatbot
conda create --name chatbot_env python=3.10  # Créer un nouvel environnement conda
conda activate chatbot_env  # Activer l'environnement

Ensuite, installez les bibliothèques nécessaires. Streamlit est un excellent choix pour gérer les données sensibles de manière sécurisée :

pip install streamlit langchain trulens  # Installer les bibliothèques requises

Vous devrez gérer vos clés API de manière sécurisée en utilisant la gestion des secrets basée sur des fichiers intégrée à Streamlit. Créez un fichier nommé .streamlit/secrets.toml dans votre répertoire de projet et ajoutez votre clé API OpenAI et votre token d'accès HuggingFace :

[general]
openai_api_key = "votre_clé_api_openai"
huggingface_api_key = "votre_clé_huggingface"

Construction du Chatbot

Maintenant, créez un fichier appelé chatbot.py et commencez par importer les bibliothèques nécessaires et charger les variables :

import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI
from trulens import TruChain
# Importations supplémentaires selon les besoins

Construction de la chaîne

Construisez votre chaîne LLM avec un prompt de base qui peut être amélioré au fil du temps :

llm_chain = OpenAI(temperature=0.5)

Intégration de TruLens

Une fois votre chaîne LLM prête, utilisez TruLens pour l'évaluation :

trulens_chain = TruChain(llm_chain)

Cette configuration vous permet de suivre la pertinence des réponses et d'évaluer les éventuelles sorties nuisibles.

Création de l'interface utilisateur du Chatbot

Utilisez les composants de chat de Streamlit pour créer une interface intuitive :

st.title("Chatbot avec TruLens")
user_input = st.chat_input("Dites quelque chose :")

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

Lancement de votre Chatbot

Pour exécuter votre chatbot, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run chatbot.py

Un nouvel onglet de navigateur s'ouvrira à http://localhost:8501 affichant votre chatbot. Vous pouvez également consulter le tableau de bord TruLens à http://192.168.0.7:8502.

Évaluation et Amélioration

Maintenant que votre chatbot est opérationnel, évaluez ses performances en utilisant TruLens Eval :

Expérimentez avec différents modèles de prompts pour évaluer les améliorations de performances. Par exemple :

prompt_template = "[Nouveau Modèle] ..."

Surveillez les scores de modération, car ils fourniront des aperçus sur la qualité des réponses.

Tester différents modèles

En fin de compte, vous pouvez tester différentes configurations de modèles, comme passer de chatgpt-3.5-turbo à gpt-4 pour voir comment cela affecte les performances et les coûts :

model = "gpt-4"

Cette exploration aide à identifier le modèle le mieux adapté à votre application.

Conclusion

Nous avons réussi à construire un chatbot intégré à TruLens, permettant une évaluation et une amélioration continues des métriques de performance. Comprendre comment des configurations spécifiques influencent la qualité des réponses, le coût et la latence est essentiel pour optimiser les applications LLM.

Avec TruLens et Langchain, vous disposez d'un puissant ensemble d'outils pour créer des chatbots fiables et efficaces. Pour le déploiement, envisagez de télécharger votre projet sur GitHub et de le connecter à la plateforme Streamlit.

Merci de nous avoir suivi !