Évaluer et améliorer vos chatbots avec TruLens : un guide complet

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 LangChain et TruLens. Notre objectif sera de suivre les réponses du bot pour surveiller des indicateurs clés de modération tels que le discours de haine et le contenu malveillant, tout en optimisant les performances globales et les coûts.

Qu'est-ce que TruLens ?

TruLens est un puissant ensemble d'outils d'évaluation conçu pour surveiller et améliorer les performances des applications basées sur LLM. En évaluant la qualité des entrées, des sorties et des processus internes, TruLens fournit des mécanismes de retour d'information intégrés pour les évaluations de pertinence, de fondement et de modération. De plus, il s'adapte aux besoins d'évaluation personnalisés et offre une instrumentation essentielle pour diverses applications LLM, notamment :

• Réponse aux questions
• Génération augmentée par récupération
• Solutions basées sur des agents

Cette capacité permet aux utilisateurs de surveiller diverses métriques d'utilisation et métadonnées, fournissant des informations précieuses sur les performances du modèle.

Prérequis

Pour suivre ce tutoriel, vous aurez besoin de :

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

Mise en place

Commençons par créer un environnement virtuel dans un nouveau dossier et installer les bibliothèques nécessaires. Streamlit simplifie le stockage sécurisé en fournissant une gestion des secrets basée sur des fichiers pour un accès facile aux clés API de votre application.

Suivez ces étapes pour intégrer votre clé API OpenAI et votre jeton d'accès HuggingFace dans les secrets de Streamlit. Créez un fichier .streamlit/secrets.toml dans votre répertoire de projet et insérez les lignes suivantes, en remplaçant par vos clés :

[openai]
api_key = "VOTRE_CLE_API_OPENAI"

[huggingface]
access_token = "VOTRE_JETON_D_ACCES_HUGGINGFACE"

Avec cela fait, nous sommes prêts à commencer la construction !

Construction du Chatbot

Créez un fichier chatbot.py et ouvrez-le. Commencez par importer les bibliothèques nécessaires et charger les variables d'environnement.

Construction de la chaîne

Ensuite, nous allons construire notre chaîne LLM en utilisant un prompt simple, que nous pourrons améliorer par la suite en fonction de nos résultats d'évaluation.

Intégration de TruLens

Après avoir configuré votre chaîne LLM, utilisez TruLens pour l'évaluation et le suivi. TruLens fournit des fonctions de retour d'information prêtes à l'emploi et un cadre extensible pour l'évaluation des LLM.

Une Fonction de retour d'information évalue la sortie d'une application LLM en analysant le texte généré et les métadonnées. Dans cette configuration, nous allons suivre la pertinence des réponses du bot et évaluer s'il y a discours de haine, violence, auto-mutilation ou réponses malveillantes.

Construction de l'interface utilisateur du Chatbot avec Streamlit

Nous allons tirer parti des éléments de chat de Streamlit, y compris st.chat_message, st.chat_input, et st.session_state, pour créer une interface utilisateur similaire à ChatGPT.

Enfin, initialisez le tableau de bord de TruLens à la fin du fichier :

if __name__ == '__main__':
    TruLens.run()  # Démarrage du tableau de bord TruLens

Exécution du Chatbot

Exécutez le chatbot en utilisant la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run chatbot.py

Un nouvel onglet devrait s'ouvrir dans votre navigateur à http://localhost:8501/, et vous pouvez également accéder au tableau de bord de TruLens à http://192.168.0.7:8502/.

Évaluation et amélioration

Une fois le chatbot en cours d'exécution, évaluez sa sortie à l'aide de TruLens Eval et apportez des modifications pour améliorer les performances. Par exemple, modifiez votre modèle de prompt pour qu'il soit plus engageant pour les utilisateurs.

En affinant vos prompts, vous pouvez obtenir des scores de modération considérablement améliorés et des réponses plus réfléchies. Expérimenter avec différents modèles, comme passer de chatgpt-3.5-turbo à gpt-4, et ajuster l'app_id, peut également donner des résultats différents.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons construit avec succès un chatbot avec une mémoire contextuelle intégrée à TruLens pour une évaluation complète. TruLens permet une surveillance continue et une amélioration des applications LLM en comparant diverses configurations et performances de modèles.

Évaluer l'impact de configurations spécifiques de chaînes sur la qualité des réponses, le coût et la latence est crucial pour le développement d'applications LLM. La combinaison de TruLens et LangChain constitue une boîte à outils efficace pour bâtir des chatbots fiables qui gèrent efficacement le contexte, tout en permettant des processus d'évaluation robustes.

Pour le déploiement, envisagez de télécharger votre application sur GitHub et de connecter le référentiel à la plateforme Streamlit.

Merci d'avoir suivi ce tutoriel !