Online Evaluation: Simplifying assessment of LLM responses

Summary

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。