Online Evaluation: Simplifying assessment of LLM responses

LangChain

2 Apr 202405:48

Summary

TLDRこの動画スクリプトでは、生産監視と自動化シリーズの一環としてオンライン評価機能について解説しています。オンライン評価は、データポイントに対して自動的にフィードバックを提供するプロンプトとLLM（Large Language Model）を適用することをベースにしています。動画では、Chat Lang Chainというプロジェクトにおけるランを自動的に分類する方法を紹介し、饒ましいコンテンツを提供しています。

Takeaways

🔍オンライン評価の導入：この動画では、データポイントに対して自動的にフィードバックを割り当てるオンライン評価機能の紹介があります。
📊プロダクションモニタリング：オンライン評価は、プロダクションモニタリングと自動化シリーズの一部として導入されました。
🤖LLM（Large Language Model）の活用：オンライン評価では、プロンプトとLLMを組み合わせてデータポイントに自動的にフィードバックを割り当てることができます。
🔗ドキュメントの参照：オンライン評価に関するドキュメントへのリンクが説明されています。
🏢プロジェクトの例：チャットLangChainプロジェクトを用いたオンライン評価の実際の例が紹介されています。
🎯フィルタの設定：フィードバックが0のランに曖昧さタグを付けるためのフィルタの設定方法が説明されています。
🔧自動化の追加：オンライン評価コンポーネントを追加し、データポイントすべてに適用する方法が紹介されています。
💡プロンプトのカスタマイズ：オンライン評価で使用するプロンプトのテンプレートをカスタマイズする方法が説明されています。
📝スキーマの追加：オンライン評価にスキーマを追加し、ランの完了時にフィードバックとしてランにメタデータキーを追加する方法が説明されています。
🔄ランのサブセットのフィルタリング：特定のサブセットのランをフィルタリングし、フィードバックを確認する方法が紹介されています。
🌟効果的な活用：オンライン評価を用いて、システムに入ってくる様々な入力と出力に対するより多くの洞察を提供する方法が示されています。

Q & A

オンライン評価とは何ですか？
-オンライン評価とは、プロンプトとLLMを使用して、生産データポイントに自動的にフィードバックを割り当てるプロセスです。
この機能がどのように役立つか説明してください。
-この機能は、データポイントに対する自動化されたフィードバックにより、生産プロセスを分析し、改善するのに役立ちます。
このスクリプトで取り上げられているプロジェクトは何ですか？
-このスクリプトで取り上げられているプロジェクトは、chat Lang chainです。
どのようにしてランを自動的にタグ付けする設定をしましたか？
-フィードバックのユーザースコアが0のランに「曖昧性」というタグを自動的に付けるフィルタを設定しました。
オンライン評価器の設定にはどのようなステップがありますか？
-オンライン評価器の設定には、フィルタの設定、評価器の追加、プロンプトの設定、スキーマの指定などのステップがあります。
プロンプトテンプレートにはどのような入力変数と出力変数がありますか？
-プロンプトテンプレートには、入力変数と出力変数があります。これらはRunの入力と出力を表しています。
スキーマを指定する際にどのような情報を含めることができますか？
-スキーマを指定する際には、メタデータキーを含めることができます。これには、フィードバックの種類や説明などが含まれます。
オンライン評価器を実行する際のサンプリングレートは何を意味しますか？
-サンプリングレートは、データポイントのどの部分を評価するかを決定します。1に設定すると、すべてのデータポイントが評価されます。
オンライン評価器がタグ付けを行う際に使用されるモデルは何ですか？
-オンライン評価器がタグ付けを行う際に使用されるモデルは、OpenAIのGPT-3.5 turboです。必要に応じて他のモデルに変更することもできます。
オンライン評価器の結果として得られるフィードバックはどのような形式になりますか？
-オンライン評価器の結果として得られるフィードバックは、指定されたスキーマの型（文字列、数字、オブジェクト、配列など）になります。
このスクリプトで紹介されているオンライン評価器の活用方法の1例は何ですか？
-このスクリプトで紹介されているオンライン評価器の活用方法の1例としては、ランにランダムにタグを付けて異なるカテゴリーに分類することです。

Outlines

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🔍 オンライン評価の導入と自動化

この段落では、プロダクションモニタリングと自動化シリーズの最後の特徴であるオンライン評価について説明しています。オンライン評価は、プロダクションデータポイントに対して自動的にフィードバックを割り当てるために、プロンプトとLLM（言語モデル）を適用するというものです。講師は、この機能の実装方法を紹介し、具体的には、チャットラングチェーンプロジェクトを例に挙げています。ネガティブなフィードバックを受けた実行に「曖昧さ」タグを割り当てる自動化設定の例を紹介しており、これによりフィードバックのネガティブさが質問の曖昧さに起因するのか、応答の誤りによるものなのかを判別することが目的です。フィルター設定とオートメーションの追加の方法、オンライン評価コンポーネントの選択、そして言語モデルのAPIキーの指定方法についても説明しています。重要なポイントは、入力と出力を含むプロンプトのカスタマイズ方法と、メタデータキーとして実行に添付される引数のスキーマを設定することです。

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📊 オンライン評価の具体的な応用例

この段落では、オンライン評価機能を使用してデータポイントを自動的にタグ付けし、分類するいくつかの具体的な例を紹介しています。講師は、ある実行がユーザースコアがゼロであり、オンライン評価者によって「1」というVESSコンポーネントが付与されたことを示しています。これは、オンライン評価者がデータポイントに自動的にフィードバックを提供した例です。また、ランダムにデータポイントをサンプリングし、それらを異なるカテゴリにタグ付けする別の評価者の設定についても触れています。これらの例は、オンライン評価を利用してシステムに入力されるさまざまな入力や出力に洞察を提供し、分類やタグ付けを行う方法を示しています。

Mindmap

Keywords

💡オンライン評価

オンライン評価は、データポイントに対して自動的にフィードバックを割り当てるプロセスです。このビデオでは、オンライン評価を用いて、生産データに対するフィードバックを自動化する方法について説明しています。オンライン評価は、大規模なデータセットを効率的に分析し、問題点を特定し、改善のための指摘を提供することができます。

💡自動化

自動化は、手動でのプロセスを機械やシステムに委ねることで、効率を向上させ、時間とリソースを節約する技術です。このビデオでは、オンライン評価を自動化することで、生産プロセスを監視し、問題を迅速に特定し、改善に役立てることができる方法が紹介されています。

💡プロンプト

プロンプトとは、コンピュータープログラムや人間の入力に対する応答を促すテキストやステートメントです。このビデオでは、プロンプトを使用して、データポイントを評価するための基準を設定する方法が説明されています。プロンプトは、データの分析や処理に役立つ情報を提供し、システムの理解を深めるために使用されます。

💡LLM (Large Language Model)

LLMは、大規模な言語モデルのことを指し、自然言語処理タスクを実行するために訓練された機械学習モデルです。このビデオでは、LLMをオンライン評価に適用することで、データポイントに対する複雑な分析を行うことができます。LLMは、高度なテキスト解析や予測を行うことができ、生産データの分析に役立ちます。

💡フィードバック

フィードバックは、システムの出力や性能に対する評価や意見を指すものです。このビデオでは、オンライン評価を用いて自動的にフィードバックを提供する方法が説明されています。フィードバックは、問題点を特定し、改善のためのアクションを促すために重要な役割を果たします。

💡データポイント

データポイントは、データベースやデータセット内の個別のデータエントリーを指します。このビデオでは、データポイントに対してオンライン評価を適用する方法が説明されています。データポイントは、システムの性能や結果を定量的に測定し、分析するための基本的な単位です。

💡フィルタリング

フィルタリングは、特定の条件を満たすものだけを選択するプロセスです。このビデオでは、フィルタリングを使用して、特定のデータポイントを選択し、オンライン評価を適用する方法が説明されています。フィルタリングは、大量のデータから意味のあるパターンを抽出し、分析を効率化するための重要な手順です。

💡APIキー

APIキーは、ソフトウェアアプリケーションのプログラミングインターフェース（API）へのアクセスを許可するために使用される一意の識別子です。このビデオでは、言語モデルへのアクセスに必要なAPIキーを指定する方法が説明されています。APIキーは、システムのセキュリティを保護し、適切な権限を持つユーザーだけがAPIを使用できるようにするために使用されます。

💡温度

温度は、言語モデルにおいて、生成されるテキストの多様性や確実性を調整するために使用されるハイパーパラメータです。このビデオでは、温度を変更することで、言語モデルの応答の特性を調整する方法が説明されています。高温度の設定は、より多様な応答を生成する一方で、低温度の設定は、より確実で一貫性のある応答を生成する傾向があります。

💡スキーマ

スキーマは、データの構造や形式を定義するテンプレートです。このビデオでは、オンライン評価の結果として生成されるフィードバックのスキーマを定義する方法が説明されています。スキーマは、データの整合性を確保し、システムが期待どおりに動作するようにするための重要な役割を果たします。

💡ラン

ランは、ソフトウェアやシステムの実行セッションを指します。このビデオでは、生産プロセスでの各ランをデータポイントとして扱い、オンライン評価を適用する方法が説明されています。ランは、システムの性能や結果を分析するための単位として使用されます。

Highlights

在线评估是生产监控和自动化系列的一部分，这是一个非常酷且备受期待的功能。

基本思想是应用提示（prompt）加上语言模型（LLM）自动为生产中的数据点分配反馈。

通过文档链接可以访问更多相关信息。

使用熟悉的项目“chat Lang chain”作为示例，展示如何实现在线评估。

自动化设置包括给所有带有负面反馈的运行打上“模糊”标签。

目的是区分负面反馈是因为问题模糊还是因为回答错误。

通过设置过滤器来开始，只针对用户评分为零的运行进行筛选。

添加自动化时，选择在线评估组件，并创建评估器。

需要指定与语言模型相关的API密钥，示例中使用的是OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型。

模板提示需要使用两个输入变量，分别代表运行的输入和输出。

输入和输出如果是嵌套的，比如字典类型，也会被渲染为字典格式。

可以自定义提示，并可以附加模式（schema），以便在运行结束时附加元数据键。

模式中的每个参数将成为附加到运行的元数据键。

可以指定反馈的类型，如布尔值、字符串、数字、对象、数组等。

可以保存在线评估规则，以便对采样的数据点运行。

通过过滤特定子集的运行，可以看到自动评估器留下的标签。

展示了如何使用在线评估器自动标记、分类并提供对系统输入和输出的更多洞察。