Single Step | LangSmith Evaluation - Part 25

LangChain

19 Jun 202406:22

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、Lsmith評価シリーズの続きとして、エージェントの評価について議論されています。前回のビデオでは、一般的なエージェント構造とツール呼び出しについて掘り下げた議論がありました。ここでは、言語グラフエージェントの古典的なレイアウトと、最終応答の評価、単一ステップの評価の2つの評価方法が紹介されています。特に、単一ステップの評価では、LLMが入力に対して正しいツールを呼び出すかどうかを検証する方法が説明されています。この方法は、多くのLLMがツール呼び出しを提供しているため、非常に役立つと言えます。

Takeaways

📚 脚本讨论了使用Lang graph代理和工具调用的一般结构，以及如何评估代理。
🔍 介绍了三种评估类型：最终响应评估、单一步骤评估和工具使用评估。
🛠️ 展示了如何设置Lang graph代理，特别是针对SQL的设置，包括自定义工具的定义。
📝 强调了最终响应评估的重要性，即评估代理是否给出了正确的最终文本响应。
🔑 讨论了单一步骤评估的价值，特别是评估代理是否调用了正确的工具。
📑 通过一个笔记本示例，展示了如何设置并测试SQL代理。
📈 提供了一个数据集，包含问题和答案对，用于评估代理的响应。
🔬 展示了如何创建一个简单的函数来测试LLM（大型语言模型）工具调用的准确性。
🤖 描述了如何将LLM作为代理的一部分，并使用Lang graph来协调工具调用。
📋 通过一个示例，说明了如何评估LLM是否为每个输入问题调用了正确的工具。
🔄 强调了这种评估方法的通用性，可以用于评估提供工具调用的不同LLM。

Q & A

Lsmith評価シリーズの内容は何ですか？
-Lsmith評価シリーズでは、エージェントの評価方法について詳しく説明しています。特に、ツール呼び出しとLLM（Large Language Model）の構造、およびそれらをどのように組み合わせてエージェントを構築するかについて解説されています。
Lang graph agentとは何ですか？
-Lang graph agentは、言語モデルとツール呼び出しを組み合わせたエージェントの古典的なレイアウトです。ツールの入力に応じてLLMがツールの使用を決定し、ツールノードが実行されることで応答が生成されます。
エージェントの評価にはどのような方法がありますか？
-エージェントの評価には、最終応答の評価、単一ステップの評価、およびツールの使用の評価などがあります。最終応答の評価では、LLMが生成した最終的なテキスト応答を評価します。
ツール呼び出しの評価とは何を意味しますか？
-ツール呼び出しの評価は、LLMが与えられた入力に対して正しいツールを呼び出しているかどうかを評価する方法です。これは、ツール呼び出しを提供する多くのLLMが存在するため、特に役立ちます。
SQL toolkitを使用するエージェントの例を説明してください。
-SQL toolkitを使用するエージェントの例では、SQLデータベースに対する質問に対して、LLMが適切なツールを呼び出すかどうかを評価しています。この例では、SQL DBのテーブルをリストアップするためのツール呼び出しをテストしています。
カスタムツールの例として何が挙げられていますか？
-カスタムツールの例として、'query Checker' と 'result Checker' が挙げられています。これらは、SQLクエリのチェックや結果の検証に使用されるツールです。
評価関数を構築するために必要な主な要素は何ですか？
-評価関数を構築するためには、LLMツールの呼び出し、期待されるツールの呼び出し、そしてそれらを比較して正確性を評価するロジックが必要です。
データセットの例として何が使用されていますか？
-データセットの例として、データベースに関する5つの異なる質問が使用されています。これらの質問は、LLMがどのツールを呼び出すかを評価するために使われます。
LLMが期待されたツールを呼び出すかどうかをどのように評価しますか？
-LLMが期待されたツールを呼び出すかどうかを評価するためには、LLMからの応答を取得し、その応答がツール呼び出しである場合、期待されるツールとの比較を行います。一致すれば1、不一致であれば0を割り当てます。
評価結果をどのように解釈しますか？
-評価結果は、LLMが入力に対して正しいツールを呼び出しているかどうかを示します。すべての評価スコアが1であれば、LLMは期待通りに動作していることを意味します。
より高度な評価方法を実装するために何が必要ですか？
-より高度な評価方法を実装するためには、評価セットにツール名を含めたり、異なる質問やプロンプトが異なるツールを呼び出すことを考慮に入れたデータセットを作成する必要があります。