Evaluations in the prompt playground | LangSmith Evaluations - Part 8

LangChain

11 Apr 202405:04

Summary

TLDRビデオスクリプトでは、LanceがLang chainのEth视频中で、プロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行する方法について説明しています。スクリプトでは、SDKを介さずに迅速なテストを行う利点、データセットの作成、評価方法、そして異なるLLM（Large Language Models）のテスト結果を比較するプロセスについて詳細に触れています。特に、データセットの選択、結果のログ記録、そして迅速なプロトタイピングが可能であることが強調されています。

Takeaways

🌟 プレゼンターLanceが、Langs Smithの評価シリーズのエピソード5を紹介しています。
🛠️ 本エピソードでは、プロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行する方法について説明されています。
📈 SDKを介することなく、迅速なテストを行うことができます。
🔍 詳細なRAG（Retrieval-Augmented Generation）方法についても触れられています。
📚 例として、質問と文書のペアを使用して、関連性に基づいて文書を評価する方法が示されています。
🗂 データセットの作成と、Langs Smithでのデータセットの検索、使用が容易に行えます。
🎉 データセットを使用することで、異なるLLM（Language Models）を迅速にテストできます。
📊 テスト結果はデータセットに記録され、後から確認することができます。
🔧 異なるモデルプロバイダーを試すことができます。例として、OpenAI、Fireworks、LLaMA 213b、Anthropicなどが挙げられています。
🚧 結果の妥当性を検証し、問題がある場合には迅速に対応することができます。
💡 プレゼンターは、この方法を用いて、特定のタスクに最適なLLMを迅速にプロトタイプ化することをお勧めしています。

Q & A

ランスが紹介している評価方法のシリーズは何ですか？
-ランスが紹介しているのは、プロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行するシリーズです。これは、SDKを介して評価を実行する場合とは異なり、コードを書くことなく迅速なテストを行う方法です。
ランスが最近取り組んでいたタスクは何ですか？
-ランスが最近取り組んでいたのは、高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）方法に関するタスクです。これは、検索された文書を評価し、問題に関連性があるかどうかを判断するプロセスが含まれています。
ランスが使用しているデータセットの例は何ですか？
-ランスが使用しているデータセットの例は、質問と文書のペアです。これは迅速に作成することができ、文書が質問に関連しているかどうかに基づいて、はいまたはいいえのバイナリスコアを返すように構造化されたオブジェクトを生成します。
プロンプトプレイグラウンドで評価を実行する利点は何ですか？
-プロンプトプレイグラウンドで評価を実行する利点は、迅速なテストが可能で、コードを書く必要がなく、異なるLLM（Large Language Models）を試して比較することが容易であることです。また、実行したすべての実験がデータセットに記録されるため、後から結果を確認し、分析することが可能です。
ランスが使用したデータセットの名前は何ですか？
-ランスが使用したデータセットの名前は「relevance grade cool」です。
プロンプトプレイグラウンドで実行する評価の入力はどのような形式で構成されていますか？
-プロンプトプレイグラウンドで実行する評価の入力は、データセットで設定したように、文書テキストと質問の形式で構成されています。
ランスが試してみたLLMにはどのようなものがありますか？
-ランスが試してみたLLMには、OpenAI、Fireworks、LLaMA 213B、Anthropicのhaouなどがあります。
なぜランスは構造化された出力を制約する必要がありましたか？
-ランスは構造化された出力を制約する必要がありましたが、それは、評価タスクで生成される結果がJSONのような構造化された形式で返されるようにするためです。
プロンプトプレイグラウンドで行われた評価の結果はどのように記録されますか？
-プロンプトプレイグラウンドで行われた評価の結果は、選択したデータセットに記録されます。これにより、モデル、プロバイダー、そして実験のメタデータが全て記録され、後から結果を手動で確認することが可能です。
ランスが使用したプロンプトプレイグラウンドの機能は何ですか？
-ランスが使用したプロンプトプレイグラウンドの機能は、迅速なプロトタイピング、異なるLLMのテスト、そして特定のタスクに最適なLLMの選択です。
ランスが提案するプロンプトプレイグラウンドの使用シナリオとは何ですか？
-ランスが提案するプロンプトプレイグラウンドの使用シナリオは、重い評価プロセスが必要ならない特定のタスクに対して、迅速にテストや検証を行う場合です。
ランスが強調しているプロンプトプレイグラウンドの利点は何ですか？
-ランスが強調しているプロンプトプレイグラウンドの利点は、コードを書く必要がないため、迅速にテストや実験を行うことができることです。また、すべての実験が記録されるため、後から結果を確認し、分析することが容易です。