Corrections + Few Shot Examples (Part 1) | LangSmith Evaluations

LangChain

26 Jun 202415:16

Summary

TLDRビデオスクリプトでは、言語モデル（LM）を評価者として使用する際の精度とリコールの重要性が強調されています。特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインでのLMの利用が人気で、精度の向上や人間のフィードバックを活用して評価者を微調整する方法が紹介されています。オンライン評価システムの設定や、ユーザーが評価結果を訂正し、それに基づいて評価者を改善するプロセスが解説されています。この手法により、より正確で人間らしいスコアリング基準に従ったLMの評価が可能になります。

Takeaways

📈 スクリプトでは、言語モデル（LLM）を評価者として使用する際の問題点と、それらを修正する方法について議論されています。
🔍 LLMは非常に効果的な評価者として機能しますが、時には人間のようなニュアンスを捉えきれないことがあります。
🛠️ 人間フィードバックを取り入れることで、LLMの評価フローを改善することができます。
📝 RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインにおいて、LLMの評価者として特に人気があります。
📑 スクリプトでは、RAGのドキュメントグレーディングとそれに伴うオンライン評価者を設定する方法が紹介されています。
🔄 オンライン評価者を設定することで、アプリケーションが稼働中でもリアルタイムにフィードバックを得ることができます。
📝 評価ルールの追加やオンライン評価者の作成、そしてフィードバックを用いた評価の改善方法について説明されています。
🔧 人間が提供するフィードバックを用いて、評価者を微調整し、より正確なスコアリングを行うことができます。
📈 スクリプトでは、再現性（Recall）と正確性（Precision）の両方の評価者を設定し、それらをプロジェクトに適用する方法が示されています。
🔗 フィードバックを用いた評価の改善は、LLMの評価者をより正確にチューニングする強力な方法です。
📚 スクリプト全体を通して、LLMを効果的に使用し、人間フィードバックを取り入れた評価システムの構築方法が強調されています。

Q & A

ラングスミス評価とは何ですか？
-ラングスミス評価とは、データセットやアプリケーションを評価する際に使用される4つの主要な要素（データセット、評価対象、評価者、スコア）に基づく評価プロセスのことです。
ラングスミス評価でなぜユーザーはスコアを修正する機能を望むのですか？
-ユーザーは、特に言語モデル（LLM）を評価者として使用する場合、そのモデルが人間のように細かい好みを捉えきれないことがあるため、スコアを修正する機能が必要なくなるのです。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは何ですか？
-RAGは、文書の検索結果を利用して言語モデルを支援する手法で、文字列から文字列への比較など、様々な場面で使用されています。
ラングスミスの評価者としてLLMが有効な理由は何ですか？
-LLMは、RAGや類似の文字列比較タスクにおいて、効果的に機能し、多くの優れた論文でその効果が示されています。
オンライン評価者とは何ですか？
-オンライン評価者は、プロジェクトが実行されるたびに自動的に実行され、例えばアプリの運用中に大きな誤りを見つけるなどの目的に使用される評価システムです。
ラングスミスの評価プロセスで「リカリ」とは何を意味しますか？
-リカリは、ドキュメントに質問に関連する事実が含まれているかどうかをテストするプロセスであり、関連性のある事実が含まれている場合はスコア1と評価されます。
ラングスミスの評価プロセスで「正確性」とは何を意味しますか？
-正確性は、ドキュメントが質問に関連している程度を評価するプロセスで、正確な情報のみが含まれている場合にスコア1と評価されます。
人間フィードバックを評価フローに組み込む方法の一つとして、few-shot例を使用することの利点は何ですか？
-few-shot例を使用することで、人間からのフィードバックを具体的な例として提示し、評価者をより正確なスコアリングに調整することができます。
ラングスミスの評価者として使用されるGPD 40とは何ですか？
-GPD 40は、ラングスミスの評価プロセスで使用される言語モデルの一つで、グレード付けのタスクに適しています。
ラングスミスの評価プロセスで、ユーザーがスコアを修正する際に提供するフィードバックの役割は何ですか？
-ユーザーが提供するフィードバックは、評価者を再調整し、人間のような好みや要件に従ったスコアリングを可能にすることで、評価の精度を高める役割を果たします。