Unit Tests | LangSmith Evaluations - Part 10

LangChain

17 Apr 202407:38

Summary

TLDRランス氏が、コード生成の流れに関する10本目のビデオを紹介しています。この流れでは、大規模なドキュメントやユーザーの質問を入力として、コードソリューションを生成します。生成されたコードは、プリアンブル、インポート、コードの3つの要素を含む構造化されたオブジェクトです。ランス氏は、ユニットテストの重要性を強調し、特にインポートとコードが実行可能であることを確認するテストを提案しています。また、CIフローの一部として実行されるユニットテストの実行方法と、LangSmithを使用してテスト結果を記録する方法についても説明しています。LangSmithのデコレーターを使用することで、テスト結果をLangSmithに記録し、データセットに分類して管理することができます。

Takeaways

📈 ユニットテストは、CI（継続的インテグレーション）の一部として実行される単純なアサーションであることが多いです。
🔍 Lanceは、コード生成のフローに沿って、自然言語の質問を構造化された回答オブジェクトに変換する作業を行っています。
🛠️ ユニットテストは、生成されたコードオブジェクトが正しくインポートとコードを含んでいるかどうかを確認するのに役立ちます。
📄 ユニットテストはオフラインで実行でき、CIフローの一部として実行されることがあります。
🔗 LangSmithは、一般的なフレームワーク（例：pytest）と組み合わせて使用して、テストを計装することができる。
📝 main.pyファイルには、コード生成ロジックが定義されており、テストは独立したファイルとしてtestサブディレクトリに配置されます。
🧩 テストでは、インポートとコードの実行を試み、エラーが発生した場合はpytest.failを使用してテストを失敗させます。
📚 LangSmithのデコレーター@unitを使用すると、ユニットテストをLangSmithに記録できます。
📊 LangSmithを使用してユニットテストを記録すると、テスト結果とメタデータが独立したデータセットに記録されます。
📈 記録されたテスト結果では、レイテンシーやフィードバックスコア、使用されたトークンなどの詳細を確認できます。
🔄 LangSmithを使用してユニットテストを記録することで、CIフローの一部として実行しやすくなります。

Q & A

ランスが紹介するlsmith評価シリーズの10番目のビデオは、何について説明していますか？
-ランスが紹介するlsmith評価シリーズの10番目のビデオは、ユニットテストに焦点を当てています。ユニットテストは、CIの一部としてアプリケーション機能を実行する単純なアサーションになり得ます。
コード生成ノードが受け取る入力とは何ですか？
-コード生成ノードは、大規模なドキュメンテーションセットを入力として受け取ります。たとえば、ラインチェーンのドキュメントやユーザーの質問などが挙げられます。
コード生成ノードが生成する構造化された回答オブジェクトには何が含まれますか？
-コード生成ノードが生成する構造化された回答オブジェクトには、3つの要素が含まれます。これらは、プレアンブル、インポート、およびコードです。
ユニットテストで確認すべき内容とは何ですか？
-ユニットテストでは、インポートとコードが実行可能かどうかを確認することが重要です。これは、生成された構造化コードオブジェクトが正しく、かつ期待通りに機能することを確認するためです。
ランスが使用しているデータモデルは何を含んでいますか？
-ランスが使用しているデータモデルは、プレフィックスインポートとコードを含んでいます。これは、llm（Large Language Model）にバインドされ、構造化出力メソッドを使用して定義されています。
テストを実行する際に使用しているフレームワークは何ですか？
-テストを実行する際に使用しているフレームワークは、pytestです。これは、Pythonで広く使用されるテストフレームワークです。
ランスが示すテストコードの例では、何をテストしていますか？
-ランスが示すテストコードの例では、生成されたコードのインポートとコードブロックの実行可能性をテストしています。
lsmithのデコレーターを使用する利点は何ですか？
-lsmithのデコレーターを使用することで、ユニットテストの結果をlsmithに記録できます。これにより、テスト結果のメタデータが得られ、テストの結果をデータセットとして分離して保管することが可能です。
lsmithのデータセットとテスト結果を確認するにはどうすればよいですか？
-lsmithのデータセットとテスト結果を確認するには、lsmithのウェブインターフェースにアクセスし、データセットとテスト結果を閲覧します。各テスト結果は独立したデータセットとして記録され、詳細な情報を見ることができます。
CIフローにユニットテストを含める理由は何ですか？
-CIフローにユニットテストを含めることで、アプリケーションの各機能が期待通りに動作することを継続的に確認できます。また、コードの変更や追加によって生じる可能性のある問題を早期に検出することができます。
ランスが使用しているメインのPythonファイルは何を定義していますか？
-ランスが使用しているメインのPythonファイル、main.pyは、コード生成ロジックを定義しています。具体的には、テキストを入力として受け取り、インポート、機能的なコードブロック、およびプレアンブルを含む構造化コードオブジェクトを生成するgenerate_code_solution関数を定義しています。
lsmithのユニットテストデコレーターの機能は何ですか？
-lsmithのユニットテストデコレーターは、ユニットテストをlsmithに記録する機能を提供します。これにより、テストが実行されたときの詳細なメタデータとともにテスト結果をlsmithに記録し、後で分析や参照が容易になります。