How to Use LangSmith to Achieve a 30% Accuracy Improvement with No Prompt Engineering

LangChain

2 May 202415:50

Summary

TLDR在这段视频中，Harrison 介绍了如何通过使用 Lang Smith 平台，一个与 Lang Chain 独立但兼容的代码工程工具，来显著提升应用程序性能。Lang Smith 通过集成日志记录、追踪、数据测试和人类标注等工具，帮助用户改善应用性能。视频中，Harrison 通过一个分类任务的实例，展示了如何设置环境变量，使用 Open AI 客户端进行分类，并利用 Lang Smith 追踪和收集反馈。通过自动化规则，将带有反馈的数据点移动到数据集中，然后使用这些数据点作为示例来改进应用程序。此外，还介绍了如何使用语义搜索来选择与当前输入最相似的示例，以提高应用性能。整个过程展示了一个反馈循环，通过收集反馈、自动化处理和应用改进，不断优化应用程序。

Takeaways

🚀 Harrison 来自 Lang chain，他们发布了一篇博客，讲述了 dosu 如何通过使用 Lang chain 构建的工具，在没有进行任何代码工程的情况下提高了应用性能 30%。
🛠️ dosu 使用的是 Lang Smith 平台，这是一个与 Lang chain 独立的平台，可以单独使用或与 Lang chain 一起使用。
🔍 Lang Smith 通过日志记录、追踪、测试和评估数据流来改善应用性能，其强大之处在于这些功能都集成在一个平台上。
📈 dosu 通过 Lang Smith 实现性能提升的具体任务是分类，这是一个相对简单的任务，按照大型语言模型（LLM）的标准来看。
📝 在教程中，首先设置环境变量，这些变量将用于将数据记录到 Lang Smith 项目中。
🔗 dosu 使用 OpenAI 客户端直接进行分类任务，而不是使用 Lang chain。
🔑 通过 Lang Smith 可以为运行留下反馈，这些反馈与特定的运行 ID 关联，以便随着时间的推移收集反馈。
🔄 Lang Smith 中的数据飞轮可以通过自动化规则将带有反馈的数据点移动到数据集中。
📊 通过自动化规则，可以将正面反馈和带有修正的负面反馈分别添加到不同的数据集中。
🔧 在 Lang Smith 中设置好规则后，需要重新运行数据点以触发规则，以便规则能够识别并处理这些数据点。
⏱️ 规则默认每 5 分钟运行一次，可以通过查看日志来确认规则是否已触发以及它们运行的数据点。
📚 通过 Lang Smith 收集的反馈和数据集可以用来改进应用程序，例如通过使用少量示例来训练模型，使其学习并泛化到其他输入。
🔍 dosu 还进行了语义搜索，以在大量示例中找到与当前输入最相似的少数几个示例，以提高应用性能。

Q & A

Dosu是如何通过使用Lang Smith提高应用性能的？
-Dosu通过使用Lang Smith平台，结合日志记录、追踪、测试和评估数据，以及用户反馈，创建了一个数据流，从而提高了应用性能30%。
Lang Smith是如何帮助Dosu改进应用的？
-Lang Smith通过集中日志记录、追踪、测试和评估等工具，允许用户在一个平台上进行操作，从而形成了一个数据流，帮助Dosu改进其应用。
在Lang Smith中，用户如何留下与运行相关的反馈？
-用户可以在Lang Smith中通过创建一个运行ID来关联反馈。通过这个运行ID，用户可以为特定的运行留下正面或负面的反馈，包括纠正错误的标签。
如何使用Lang Smith的自动化功能来改进应用？
-通过设置自动化规则，可以将带有反馈的数据点移动到数据集中。这些数据集随后可以在应用中使用，以改进应用的性能。
Dosu在Lang Smith中是如何使用分类任务的？
-Dosu在Lang Smith中使用分类任务来识别问题的主题，如bug、改进、新特性、文档或集成等，并通过Lang Smith追踪和反馈机制来优化分类准确性。
Lang Smith中的正面反馈和负面反馈是如何定义的？
-在Lang Smith中，正面反馈是通过用户评分为1来定义的，表示用户对结果满意。负面反馈则是通过提供纠正值来定义的，表示结果需要改进。
如何通过Lang Smith的数据集来改进应用的分类准确性？
-通过将Lang Smith中收集的正面和负面反馈（包括纠正值）添加到数据集中，可以在应用中使用这些数据点来训练和改进分类模型。
Dosu是如何使用Lang Smith的语义搜索来优化输入的？
-Dosu通过创建所有示例的嵌入，然后为当前输入创建嵌入，并找到最相似的示例来进行语义搜索，从而优化输入并提高应用性能。
Lang Smith中的自动化规则是如何触发的？
-自动化规则在设置后，会根据预设的条件自动触发。例如，可以设置规则以便在收集到正面或负面反馈时，自动将相关数据点添加到特定的数据集中。
Lang Smith如何帮助Dosu处理大量的用户反馈？
-Lang Smith允许Dosu通过自动化和语义搜索技术，从大量的用户反馈中筛选出最相关的示例，并将这些示例作为输入来改进应用。
如何将Lang Smith中的反馈和数据集应用到实际的应用程序中？
-通过Lang Smith的API，可以将收集到的反馈和数据集中的示例集成到应用程序中，用于训练和改进模型，从而提高应用程序的性能。
Dosu在Lang Smith中使用的分类任务是否仅限于简单的任务？
-虽然Dosu在Lang Smith中使用的分类任务是一个相对简单的任务，但Lang Smith的概念和工具也适用于更复杂的任务，有助于在各种应用场景中提高性能。