Common Use Cases: Practical applications of LangSmith automation features

LangChain

2 Apr 202407:45

Summary

TLDRこの動画では、自動化を最大限に活用するための一般的なワークフローをいくつか紹介します。まず、不良データポイントを注釈キューに送ることで、人間がアイテムを確認できるようにすることが重要です。次に、良好なフィードバックを持つデータポイントをデータセットに送信して、将来のプロンプト変更が依然として良好な状態を維持していることを確認することが役立ちます。さらに、特定のノードのデータセットを構築するために、ランダムなデータポイントを注釈キューに送信することも有効です。これらの方法を使うことで、チャットランチャーインの最適化を進めることができます。

Takeaways

🔍 自動化を使用するための一般的なワークフローについて説明します。
📈 悪質データポイントを注釈キューに送信することで、人間がデータを見ることができます。
🚫 プロジェクト内でフィルターを設定し、悪質フィードバック（ユーザースコアが0）のみをキャッチします。
🔑 ルールを設定して、特定のフィードバックサンプリングレート（例：B1）を使用します。
📥 注釈キューにデータを送信し、間違ったデータポイントの種類を確認し、より正確なフィードバックを提供することができます。
💡 好評のデータポイントをデータセットに送信して、将来のプロンプト変更でまだ良好であることを確認します。
🎯 好評のデータポイントをデータセットに送信する際、キーバリューペアを使用して、入力と出力を適切に管理します。
🔄 データセットを構築することで、言語モデルの各ノードを最適化するための重要なサンプルを取得できます。
🏷️ 特定のノード向けのデータセットを作成することで、そのノードを最適化するための強力なツールが提供されます。
🔄 ランダムなデータポイントを注釈キューに送信することで、多様なデータポイントを確認し、ユーザーフィードバックのギャップを埋めることができます。
📉 低いサンプリングレートを使用してランダムなデータポイントを送信することで、データの多様性を確保しながら効率的に作業することができます。

Q & A

ビデオスクリプトの主題は何ですか？
-ビデオスクリプトの主題は、自動化を使用するための一般的なワークフローについて説明し、それらを使用する方法を探求することです。
どのようにして不良データポイントを注釈キューに送信するのですか？
-プロジェクトに移動し、不良フィードバックを持つ実行をキャッチするためのフィルターを設定します。次に、フィードバックに基づいてフィルターを設定し、注釈キューに送信します。
不良データポイントを注釈キューに送信する目的は何ですか？
-不良データポイントを注釈キューに送信することで、人間がそれらを確認し、より正確なフィードバックを提供し、修正することができます。
ポジティブフィードバックを持つデータポイントをデータセットに送信する理由は何ですか？
-ポジティブフィードバックを持つデータポイントは、アプリケーションを改善するために使用できる良い代表例として仮定されます。これらは、プロンプトの変更をテストする場合や、ファインチューニングに使用することができます。
データセットを作成する際にキーと値を指定する理由は何ですか？
-入力と出力が辞書であることが一般的であるため、データセットを作成する際にキーと値を指定します。これにより、データの構造を適切にキャプチャできます。
特定のノードを最適化するためのデータセットを構築する方法は何ですか？
-フィルターを使用して、親トレースがポジティブなフィードバックを受け取った condensed questions を取得し、それらをデータセットに送信することで、特定のノードを最適化するためのデータセットを構築することができます。
ランダムなデータポイントを注釈キューに送信する理由は何ですか？
-ランダムなデータポイントを注釈キューに送信することで、様々なデータポイントを確認し、ユーザーからのフィードバックが一般的に不足している場合でも、サービスの改善に役立ちます。
注釈キューに送信するデータのサンプリングレートをどのように決定するのですか？
-サンプリングレートは、データの重要性とレビューの必要性に基づいて決定します。全てのデータポイントをレビューする必要がある場合は、高いサンプリングレートを設定します。
ワークフローを最適化するための追加のヒントやガイダンスはどこで見つけることができますか？
-ドキュメントの「Use Cases」ページで、これらのワークフローのクイックハイレベルな概要を確認できます。
このビデオスクリプトに基づいて、何を実施すべきか？
-このビデオスクリプトに基づいて、自動化を使用するための一般的なワークフローを理解し、それらを実際のプロジェクトに適用する方法を学びます。また、次のビデオでより具体的な例を確認することもできます。

Outlines

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🔍 データのフィルタリングとアノテーションキューへの送付

この段落では、自動化を使用するための一般的なワークフローについて説明されています。具体的には、不良データポイントをアノテーションキューに送付する方法に焦点を当てています。ワークフローの目的は、人間がデータポイントを手動で確認できるようにすることです。動画では、プロジェクトに入り、不良フィードバックを収集するフィルターを設定する方法が説明されています。その上で、フィードバックに基づいてデータポイントをフィルタリングし、アノテーションキューに送付するプロセスを詳細に説明しています。

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💡 ポジティブフィードバックのデータポイントへの送付とデータセットの構築

この段落では、ポジティブフィードバックを持つデータポイントをデータセットに送付するプロセスについて説明されています。このようなデータポイントは、良い代表性的な例として使用でき、プロンプトの変更やアプリケーションの改善に役立ちます。動画では、ユーザースコアを1に設定し、ポジティブなデータポイントをすべてデータセットに含める方法が示されています。また、データセットの作成と保存方法についても詳細に説明されています。

🎯 特定のノードのデータセットの構築と最適化

この段落では、特定のノードのデータセットを構築し、そのノードを最適化する方法について説明されています。ノード間のエンドツーエンドのデータセットは重要ですが、各ノードのデータセットも大きな価値があります。動画では、特定のノードのデータセットをフィルタリングし、データセットの作成方法が紹介されています。このデータセットは、言語モデルへの呼び出しを最適化するために必要な例です。

🔄 ランダムデータポイントのアノテーションキューへの送付

この段落では、ランダムなデータポイントをアノテーションキューに送付するプロセスについて説明されています。これは、様々なデータポイントを確認し、ユーザーフィードバックの一般性を確認するのに役立ちます。動画では、ランダムなデータポイントのサブセットを指定する方法と、ランダムな質問のアノテーションキューを作成する方法が詳細に説明されています。

Mindmap

Keywords

💡automations

自動化とは、コンピューターシステムやソフトウェアを使って、手動での操作を減らしたり、効率を上げたりする技術です。このビデオでは、自動化を用いて、データの注釈や分析を行う方法について説明しています。自動化により、データの質を向上させ、より迅速かつ正確な結果を得ることができます。

💡annotation queue

注釈キューとは、データ注釈プロセスのために用意された一連のデータやタスクのリストです。このリストは、データの注釈や分析を待っているアイテムを含んでおり、注釈者がアイテムを一つ一つ取り出し、注釈を行うように管理されます。ビデオでは、注釈キューにデータポイントを送信し、それらを分析して改善策を導き出す方法が説明されています。

💡feedback

フィードバックとは、システムやプロセスに対する意見や建议を指す言葉です。このビデオでは、ユーザーからのフィードバックを収集し、そのフィードバックに基づいてデータの品質を向上させる方法が説明されています。特に、不良データポイントに対してのユーザースコアが0のフィードバックは、データの改善に役立つ情報となります。

💡data points

データポイントとは、データ分析において、ある特定の時点や条件下でのデータの値を指します。このビデオでは、データポイントを分析し、そのパフォーマンスを評価することで、自動化システムの改善に役立てています。データポイントは、機械学習や人工知能の分野でよく使用される概念であり、システムの性能を向上させるために重要な役割を果たします。

💡chat Lang chain project

チャット言語チェーンプロジェクトとは、会話型の人工知能システムを構築するプロジェクトを指します。このプロジェクトでは、自然言語処理技術を用いて、ユーザーとの対話を行うことができるシステムを開発します。ビデオでは、チャット言語チェーンプロジェクトを例に、データの注釈や分析を行う方法について説明しています。

💡filter

フィルターとは、データの中から特定の条件を満たすアイテムだけを選んで、それ以外は除外するプロセスを指します。このビデオでは、フィルターを使用して、特定のデータポイントを選択し、注釈や分析を行います。フィルターは、データの整理や分析过程中で非常に有用であり、必要な情報を効率的に取り出すことができます。

💡rule

ルールとは、特定の条件を満たす場合にのみ適用される規定やガイドラインです。このビデオでは、ルールを使用して、データポイントの選択や処理方法を定義しています。ルールは、自動化プロセスにおいて重要な役割を果たし、データの処理を効率化し、正確性を向上させるために使用されます。

💡sampling rate

サンプリングレートとは、データの収集や分析において、選んだデータポイントの割合を指します。このビデオでは、サンプリングレートを使用して、分析対象とするデータポイントの割合を決定しています。サンプリングレートの調整により、データ分析の範囲を広げることもあり、また不要なデータの分析を避けることもできます。

💡data set

データセットとは、分析や機械学習の目的で使用されるデータの集まりを指します。データセットは、特定の課題や問題に対処するために必要な情報を含んでおり、システムの開発や改善に役立ちます。このビデオでは、データセットを作成して、良好なデータポイントを蓄積し、将来のプロンプトの変更や調整に利用する方法が説明されています。

💡optimization

最適化とは、システムやプロセスの性能を最大化することを目的とした改善プロセスを指します。このビデオでは、データポイントの分析や注釈を通じて、自動化システムの最適化が行われています。最適化は、システムの効率や正確性を向上させるために重要なステップであり、継続的な改善活動の一環として実施されます。

💡random data points

ランダムデータポイントとは、データセットから選択された際に、予測不可能な順序やパターンで得られるデータポイントを指します。このビデオでは、ランダムデータポイントを分析することで、様々な種類の質問や問題に対するシステムの応答を確認できます。ランダムデータポイントの使用は、システムの信頼性や強靭性を向上させるために重要な手法であり、不慮のケースにも対処できるように準備するものです。

Highlights

介绍如何使用自动化工作流程来优化数据标注队列。

通过设置过滤器捕捉所有有不良反馈的运行，以便人工审查。

使用用户评分作为反馈依据，过滤出评分为零的数据点。

设置规则以确定不良反馈抽样率，例如设定为B1。

创建新的标注队列，如命名为“bad chat Lang chain runs”。

审查数据点，以便了解哪些类型的数据点处理错误，并提供更精确的反馈。

将正面反馈的数据点发送到数据集，作为未来测试和优化的参考。

假设正面反馈的数据点是好的代表性示例，可用于提升应用性能。

创建新的数据集，例如命名为“good chat LC examples”，并使用键值对存储输入输出。

构建具有正面反馈的数据集，用于特定节点的优化。

通过过滤名称和用户评分，选择父追踪得到正面反馈的运行。

创建数据集，如“condense question data set”，专注于特定节点的示例优化。

发送随机数据点到标注队列，以确保看到多样化的数据点。

设置较低的抽样率，如5%，以便随机查看数据点子集。

创建新的标注队列，如命名为“random questions from chat Lang chain”。

通过审查随机数据点，了解用户常问的问题类型。

总结了常见的工作流程，用于优化聊天链应用。