Online Evaluation: Simplifying assessment of LLM responses
Summary
TLDRこの動画スクリプトでは、生産監視と自動化シリーズの一環としてオンライン評価機能について解説しています。オンライン評価は、データポイントに対して自動的にフィードバックを提供するプロンプトとLLM(Large Language Model)を適用することをベースにしています。動画では、Chat Lang Chainというプロジェクトにおけるランを自動的に分類する方法を紹介し、饒ましいコンテンツを提供しています。
Takeaways
- 🔍オンライン評価の導入:この動画では、データポイントに対して自動的にフィードバックを割り当てるオンライン評価機能の紹介があります。
- 📊プロダクションモニタリング:オンライン評価は、プロダクションモニタリングと自動化シリーズの一部として導入されました。
- 🤖LLM(Large Language Model)の活用:オンライン評価では、プロンプトとLLMを組み合わせてデータポイントに自動的にフィードバックを割り当てることができます。
- 🔗ドキュメントの参照:オンライン評価に関するドキュメントへのリンクが説明されています。
- 🏢プロジェクトの例:チャットLangChainプロジェクトを用いたオンライン評価の実際の例が紹介されています。
- 🎯フィルタの設定:フィードバックが0のランに曖昧さタグを付けるためのフィルタの設定方法が説明されています。
- 🔧自動化の追加:オンライン評価コンポーネントを追加し、データポイントすべてに適用する方法が紹介されています。
- 💡プロンプトのカスタマイズ:オンライン評価で使用するプロンプトのテンプレートをカスタマイズする方法が説明されています。
- 📝スキーマの追加:オンライン評価にスキーマを追加し、ランの完了時にフィードバックとしてランにメタデータキーを追加する方法が説明されています。
- 🔄ランのサブセットのフィルタリング:特定のサブセットのランをフィルタリングし、フィードバックを確認する方法が紹介されています。
- 🌟効果的な活用:オンライン評価を用いて、システムに入ってくる様々な入力と出力に対するより多くの洞察を提供する方法が示されています。
Q & A
オンライン評価とは何ですか?
-オンライン評価とは、プロンプトとLLMを使用して、生産データポイントに自動的にフィードバックを割り当てるプロセスです。
この機能がどのように役立つか説明してください。
-この機能は、データポイントに対する自動化されたフィードバックにより、生産プロセスを分析し、改善するのに役立ちます。
このスクリプトで取り上げられているプロジェクトは何ですか?
-このスクリプトで取り上げられているプロジェクトは、chat Lang chainです。
どのようにしてランを自動的にタグ付けする設定をしましたか?
-フィードバックのユーザースコアが0のランに「曖昧性」というタグを自動的に付けるフィルタを設定しました。
オンライン評価器の設定にはどのようなステップがありますか?
-オンライン評価器の設定には、フィルタの設定、評価器の追加、プロンプトの設定、スキーマの指定などのステップがあります。
プロンプトテンプレートにはどのような入力変数と出力変数がありますか?
-プロンプトテンプレートには、入力変数と出力変数があります。これらはRunの入力と出力を表しています。
スキーマを指定する際にどのような情報を含めることができますか?
-スキーマを指定する際には、メタデータキーを含めることができます。これには、フィードバックの種類や説明などが含まれます。
オンライン評価器を実行する際のサンプリングレートは何を意味しますか?
-サンプリングレートは、データポイントのどの部分を評価するかを決定します。1に設定すると、すべてのデータポイントが評価されます。
オンライン評価器がタグ付けを行う際に使用されるモデルは何ですか?
-オンライン評価器がタグ付けを行う際に使用されるモデルは、OpenAIのGPT-3.5 turboです。必要に応じて他のモデルに変更することもできます。
オンライン評価器の結果として得られるフィードバックはどのような形式になりますか?
-オンライン評価器の結果として得られるフィードバックは、指定されたスキーマの型(文字列、数字、オブジェクト、配列など)になります。
このスクリプトで紹介されているオンライン評価器の活用方法の1例は何ですか?
-このスクリプトで紹介されているオンライン評価器の活用方法の1例としては、ランにランダムにタグを付けて異なるカテゴリーに分類することです。
Outlines
🔍 オンライン評価の導入と自動化
この段落では、プロダクションモニタリングと自動化シリーズの最後の特徴であるオンライン評価について説明しています。オンライン評価は、プロダクションデータポイントに対して自動的にフィードバックを割り当てるために、プロンプトとLLM(言語モデル)を適用するというものです。講師は、この機能の実装方法を紹介し、具体的には、チャットラングチェーンプロジェクトを例に挙げています。ネガティブなフィードバックを受けた実行に「曖昧さ」タグを割り当てる自動化設定の例を紹介しており、これによりフィードバックのネガティブさが質問の曖昧さに起因するのか、応答の誤りによるものなのかを判別することが目的です。フィルター設定とオートメーションの追加の方法、オンライン評価コンポーネントの選択、そして言語モデルのAPIキーの指定方法についても説明しています。重要なポイントは、入力と出力を含むプロンプトのカスタマイズ方法と、メタデータキーとして実行に添付される引数のスキーマを設定することです。
📊 オンライン評価の具体的な応用例
この段落では、オンライン評価機能を使用してデータポイントを自動的にタグ付けし、分類するいくつかの具体的な例を紹介しています。講師は、ある実行がユーザースコアがゼロであり、オンライン評価者によって「1」というVESSコンポーネントが付与されたことを示しています。これは、オンライン評価者がデータポイントに自動的にフィードバックを提供した例です。また、ランダムにデータポイントをサンプリングし、それらを異なるカテゴリにタグ付けする別の評価者の設定についても触れています。これらの例は、オンライン評価を利用してシステムに入力されるさまざまな入力や出力に洞察を提供し、分類やタグ付けを行う方法を示しています。
Mindmap
Keywords
💡オンライン評価
💡自動化
💡プロンプト
💡LLM (Large Language Model)
💡フィードバック
💡データポイント
💡フィルタリング
💡APIキー
💡温度
💡スキーマ
💡ラン
Highlights
在线评估是生产监控和自动化系列的一部分,这是一个非常酷且备受期待的功能。
基本思想是应用提示(prompt)加上语言模型(LLM)自动为生产中的数据点分配反馈。
通过文档链接可以访问更多相关信息。
使用熟悉的项目“chat Lang chain”作为示例,展示如何实现在线评估。
自动化设置包括给所有带有负面反馈的运行打上“模糊”标签。
目的是区分负面反馈是因为问题模糊还是因为回答错误。
通过设置过滤器来开始,只针对用户评分为零的运行进行筛选。
添加自动化时,选择在线评估组件,并创建评估器。
需要指定与语言模型相关的API密钥,示例中使用的是OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型。
模板提示需要使用两个输入变量,分别代表运行的输入和输出。
输入和输出如果是嵌套的,比如字典类型,也会被渲染为字典格式。
可以自定义提示,并可以附加模式(schema),以便在运行结束时附加元数据键。
模式中的每个参数将成为附加到运行的元数据键。
可以指定反馈的类型,如布尔值、字符串、数字、对象、数组等。
可以保存在线评估规则,以便对采样的数据点运行。
通过过滤特定子集的运行,可以看到自动评估器留下的标签。
展示了如何使用在线评估器自动标记、分类并提供对系统输入和输出的更多洞察。
Transcripts
the last feature that I want to cover as
part of this production monitoring and
automation series is online evaluation
and this is a really cool and much
requested feature that we've heard and
so I'm really excited to dive into this
the basic idea of online evaluation is
applying uh prompt plus an llm to assign
feedback automatically to data points in
production and so I'm going to show how
to do that this is the documentation
here and I'll have a link for this in
the description below but to start I'm
going to jump back over to this familiar
project that is chat Lang chain and so
these are all the runs we have coming in
and so one of the automations that we've
set up is we want to tag all runs that
have negative feedback with a vagueness
tag and so basically the reason for that
is we want to look at all runs with
negative feedback and basically
determine whether it's gotten negative
feedback because the question was vague
or because the response was wrong and so
we could look at all uh we could look at
all data points by hand but instead
we're going to have an llm do that and
assign this tag and that's going to give
us a good
indication so the first part of that is
setting up a filter and so this is
covered in in the filtering video as
well as the automation bit but basically
I'm going to set up a filter um for
where feedback user score is zero so I
set up this filter now I'm going to add
this automation I'm going to add
something like uh
vagueness as the name the sampling rate
I'm going to set to one so I want to run
this over all data points and that's
because chat langing chain has a
manageable amount of data points with
negative feedback and then I'm going to
select this online evaluation
component so when I select this I get
this little button here called create
evaluator and so I then open up this tab
here and I can see a few things first I
can see the secrets and API Keys
associated with this online evaluator so
remember this is using a language model
and so we need to specify API keys for
this language model so if I click in
here I can see that I can specify my
open AI key right
here I can then choose the model so here
it's using GPD 3.5 turbo I can change it
to any of the provided ones if I want I
can also change the temperature should I
choose the main interesting part comes
in when you specify the prompt so when I
go here I can click set in line prompt
and I can get this template that pops
up and there's a few things to note here
first is the template so the template
has two input variables and it doesn't
need to use these um but it should use
only these two because basically what's
happening is is we're going to fetch the
data from the run and we're going to
pass it into this prompt template format
that into a message and then we're going
to pass that to the language model so um
here I can see that input and output are
the two prompt variables and those are
exactly what I should be using and and
these represent the inputs and outputs
respectively of the Run um and so if the
input and outputs are nested if they're
a dictionary with multiple keys or
something that'll be rendered as a
dictionary as well so keep that in mind
when you're designing this prompt so
here if I want I can go in and I can
change the prompt and then the other
really important thing that I can do um
is I can actually attach the a schema to
this and so this is important to
understand the schema has a series of
arguments each argument will end up
being a metadata key that we attach to
the run when it's
finished so here I want to specify
vagueness so I'm going to change the
name of this from correctness to
vagueness and this name this name of of
of this key this is what will show up on
my run as
feedback then I'm also going to change
the description so like is the user
input vague or not I can mark this as
required or not so if I want to like
optionally kind of like uh uh let the
llm leave feedback I can I can unclick
this and then I can choose the type so
bullan string numbers nulls integers
objects arrays I can I can choose all of
that and uh this will be the the the
type of the value that's left as
feedback I can also add other things um
so if I want to do vagueness and
correctness in the same thing um I
definitely could um and and these can be
different types as well and then when
that's all finished I can hit save and
it will save this rule um or it'll save
this online evaluator as a rule that
gets run um over this part of over these
sampled data
points I can see that I've set this up
here and and so I've already done this
um and I can see that I get the V tags
coming in and so if I filter a
particular subset of runs so here I can
see so this is a run if I look at
feedback I can see that it had a user
score of zero and I can see that it also
had this vess component of one and this
is actually left by the online evaluator
I've also set up another evaluator um
that randomly samples data points and
tags them according to different
categories so this was labeled as
conceptual
so hopefully this shows a few
interesting ways that you can use these
online evaluators to automatically tag
look at classify um provide more
insights into the various uh uh inputs
and outputs that I have coming into my
system
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