Datasets From Traces | LangSmith Evaluations - Part 4

Summary

この動画スクリプトは、Langs Smith評価に関するシリーズの第4回。前回までの動画で評価の重要性や基礎概念を学んだ後、今回はユーザーログからデータセットを作成する方法について説明。簡単なアプリの例を通じて、ユーザーの質問とアプリの回答を記録し、それらをデータセットとして保存する方法を紹介。このデータセットは、評価や微調整のために後で使用できる。

Takeaways

• 📌 評価的重要性と興味深さについて説明された（视频一）
• 🛠️ Langs Smithの基礎となるPrimitivesについての解説（视频二）
• 📈 データセットの作成方法についての具体例の説明
• 🔍 ブログ記事から手動でQ&Aデータセットを作成する例の紹介
• 🛠️ SDKを使ったデータセットの構築と更新の方法
• 🖥️ UIを使ったデータセットの作成方法
• 🤔 生産環境でのアプリケーションのトレースログからデータセットを作成する方法の探求
• 🎯 ユーザーのインプットを趣味深く活用してデータセットを作成する例
• 🔗 シンプルなAPIを使用したアプリケーションの例と、それに関連するユーザーの質問
• 🗂️ Lang Smithでのトレースの確認とデータセット化の方法
• 🔄 チャットデータセットの作成と、将来のファインチューニングのための入力形式の説明
• ✂️ データセットのエディット方法と、AIが提供した回答をGROUND TRUTHに変更する手法
• 🔍 ユーザーのインタラクションをログに記録し、それを高品質の評価セットに転換する手法の説明

Q & A

動画の第1部で説明されたevalsの興味深い点は何ですか？

動画の第1部では、evalsが重要である理由について説明されています。

Langs Smith Primitivesとは何ですか？

Langs Smith Primitivesは、Langs Smithの評価を理解するための基礎的な要素です。

データセットの作成についてどのような例が説明されていますか？

例として、最近のデータブレークLMに関するブログ記事から質問と回答のペアのデータセットを作成する方法が説明されています。

SDKを使用してデータセットをどのように構築および更新するのですか？

SDKを使用することで、データセットを構築し、更新することができます。

本番環境で動作中のアプリからデータセットを作成する方法は何ですか？

本番環境で動作中のアプリからデータセットを作成するには、ユーザーのログを利用する方法が提案されています。

新しいプロジェクトの名前は何ですか？

新しいプロジェクトの名前は「dbrx」です。

シンプルなアプリの機能は何ですか？

シンプルなアプリは、オープンAPIを使用して、ユーザーの質問に対して答えを提供するものです。

ユーザーの質問とアプリからの回答の例は何ですか？

ユーザーの質問の例は「トレーニング効率の主な違いは何ですか？」という質問です。アプリからの回答の例は「ここでは主な違いについて説明します」といった回答です。

ユーザーのインタラクションを記録するためにどうすればいいですか？

ユーザーのインタラクションを記録するために、Lang Smithのデータセット機能を使用して、ユーザーの質問とアプリからの回答を保存することができます。

データセットの作成後に何ができますか？

データセットの作成後に、データを編集、改善することができます。また、データセットをファインチューニングや評価のために使用することができます。

この動画スクリプトの主要なポイントは何ですか？

この動画スクリプトの主要なポイントは、ユーザーログからデータセットを構築する方法と、質問回答ペアを手動でキュレートする方法を紹介しています。