Evaluations in the prompt playground | LangSmith Evaluations - Part 8
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。
Outlines
🤖 オンライン評価のススペンと技術
この段落では、LanceがLang chainの動画でオンライン評価システムについて説明しています。彼は、SDKを介して評価を実行する方法について話し、またプロンプトプレイグラウンドから直接評価を実行する場合についても触れています。特に、高度なRAG方法について詳しく説明し、それらがどのように質問に関連するドキュメントを評価し、構造化された出力を生成するのかを説明しています。また、データセットの作成と、それを使ってプロンプトプレイグラウンドでテストする方法についても説明しています。Lanceは、異なるLMのテストを行い、その結果をデータセットに記録する方法を示しています。この方法により、開発者は迅速に異なるモデルをテストし、最適な評価システムを見つけることができます。
🙏 感謝の言葉
この短い段落では、Lanceが視聴者に感謝を表現しています。彼の説明が役立ち、有益であることを願っていると述べています。
Mindmap
Keywords
💡Lang chain
💡Langs Smith
💡prompt playground
💡SDK
💡advanced RAG
💡structured output
💡LM4
💡relevance grade
💡dataset
💡experiments
💡metadata
Highlights
Lance from Lang chain discusses running evaluations directly from prompt playground.
Rapid testing can be done without SDK or code involvement using prompt playground.
Advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) methods are mentioned, involving grading steps for relevance.
Structured outputs like JSON are used for grading, with scores indicating yes or no based on relevance.
Lightweight, fast LMs (Language Models) are preferred for quick tasks like grading.
A use case involving the creation of a dataset called 'relevance grade' is discussed.
The dataset can be quickly created and utilized in Langs Smith for testing.
Prompt playground allows for the selection of different LMs for testing, such as OpenAI, Fireworks, and Anthropic.
Experiments conducted in prompt playground are logged, allowing for easy review and comparison.
The metadata of experiments, including model and provider, is conveniently recorded.
Rapid prototyping of different LMs for specific tasks can be done directly in the hub.
The process is efficient for sanity checking and comparing various LMs without extensive setup.
The prompt playground offers a user-friendly environment for testing and evaluating LMs.
This method is suitable for tasks that do not require heavy-weight evaluation.
Lance emphasizes the convenience and efficiency of using prompt playground for LM evaluation.
Transcripts
hi this is Lance from Lang chain this is
the eth video on our Langs Smith
evaluation series I'm going be talking
about running evaluations directly from
prompt
playground so we talked a lot about
running evals through the SDK but
sometimes we want to do really rapid
testing uh directly from the prompt
playground without any involvement of
the SDK or any code and here's a good
use case that I've actually been working
on quite a bit recently for this so I've
been doing a lot of advanced rag these
uh kind of advanced rag methods
typically involve some kind of grading
step where I'm looking at retrieve
documents I'm grading them whether or
not they're relevant to the question if
they're not relevant I throw them away
right and typically I return some
structured object like a Json that has a
score yes no so it's kind of a a
reasoning like grading to structured
output challenge or problem that I
typically use like a some kind of lm4
and usually I want to use lightweight
fast LMS to do this really quickly right
um but common problem is like what llm
can I use can I kind of uh because I
need to constrain the output to be
structured um so let's show how we can
do this kind of testing really quickly
using the prompt
playground first I'll build a data set
of examples so again these are question
document pairs just like you know we can
just make these up quickly so here's an
example question um and here's like an
example representative retrieve document
now here's the output scores which are
going to be you know basically yes no
depending on whether or not the document
is actually relevant to the question so
I spiked in one case of an irrelevant
retrieval relative to hallucinations
right they're not related at all so I
can subit up a quick data set here I'll
call it relevance
grade cool so that's done now if I go
over to Langs Smith um move this over I
can go to my data sets I can search for
relevance
grade cool and now this is exists so I
have my data set has my examples all
here so right this is a data set I can
just run this quick test on really
quickly um now I go over to the prompt
playground which you can see down here
in the hub and I actually have a prompt
that I use for this grading task already
and I configure my prompt really simply
just to take in question and Doc text
just like I set in my data set right so
each input has Doc text and
question so what I can do here is this
over I can select my data set
retrieval um relevance relevance grade
cool and there it is you see it loaded
up right and what you can see over here
is I have I can set different llms so I
can set open
AI um and let's just run a test here so
this is cool I can actually look at the
outputs here and I'm asking I'm asking
it to produce Json and binary score of
yes no Bas on relevant so I can see it
runs so that's pretty
cool um now I can also try other models
I can for example use fireworks I can
look at various uh open source models
there so I can look at llama 213b I can
run that okay you can see the outputs
are quite different here it looks like
it's not adhering to strict Json which
is an interesting
Insight um and for example let's say I
wanted to test anthropic as well let's
say I wanted to look at like haou I can
run that here too so this is pretty nice
I can run all this from The Prompt tub
interactively I can off these
experiments I can set different model
providers um and this is really kind of
nice rapid testing now what's
interesting is because I selected my
data set here if I go to my data
set all those experiments are actually
logged so I can actually inspect those
results here and I can like kind of very
quickly sanity check uh for example the
model is logged the provider's logged so
that's all really convenient so like you
know relevant experiment metadata is all
present for me and I can look at these
results I can can actually see that oh
you know this was with llama 13B I can
see that the the answer is Rose it's not
valid Json and that's a problem so
anyway I can do really quick kind of
rapid prototyping of different llms for
my particular task just directly in the
hub here as you could see here just by
setting different llms Choosing My
Little test data set which we created in
like you know one minute um and this is
often how I do just kind of sandity
checking of like what llm can I use for
this particular task without having to
for example like you know with the SDK
go through all the trouble of like
importing you know chat fireworks and
configuring that particular model you
can just do it all here very quickly no
code and again all those experiments are
logged to your data set and you can
expect you can expect those results
manually so it's very convenient it's a
nice trick um and it's something you
should certainly experiment with for
certain tasks uh that don't require kind
of like a heavyweight uh valuation it's
something you can do and orchestrate
really quickly from the promp playground
itself
thanks
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