Datasets From Traces | LangSmith Evaluations - Part 4

LangChain

8 Apr 202405:29

Summary

TLDR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。

Outlines

00:00

📈 データセットの作成と評価

この段落では、LanceがLangs Smith評価の重要性と興味深い点について説明し、データセット作成の方法についても議論しています。動画の前半では、Langs Smithの基本的な要素とデータセットの作成方法について学び、後半では、実際のユーザーログに基づいてデータセットを作成する方法について説明しています。Lanceは、ブログ記事をもとにした質問と回答のペアからデータセットを作成し、それを用いて評価を行うデモンストレーションを行いました。また、実際のアプリケーションからのユーザーログを利用して、データセットを作成し、将来の評価に活用する方法についても説明しています。

05:01

🔍 ログからのデータセット構築と評価

この段落では、Lanceはログからのデータセット構築方法について詳しく説明しています。具体的な例として、ユーザーがアプリケーションとインタラクションする様子を捉えたログから、データセットを作成する方法について説明しています。Lanceは、簡単な質問に対する回答を自動的に生成するアプリケーションを例に取り、そのアプリケーションからのユーザーログをもとにデータセットを作成し、評価を行う方法を説明しています。また、データセット作成後に、不正解を正しい答えに修正して、高品質な評価セットを作成する手法についても触れています。この方法は、今後の動画でさらに掘り下げられる予定であり、データセットの構築と評価における重要なステップを示しています。

Mindmap

Keywords

💡Langs Smith evaluations

「Langs Smith evaluations」とは、動画のテーマであり、言語処理システムの評価方法に関するものです。この評価システムは、データセットの作成や改善、そして応用に基づいて機能します。動画では、Langs Smithの基本的な概念と評価方法について説明し、データセットの作成方法を具体的に示しています。

💡Data set creation

「データセットの作成」は、Langs Smith評価システムにおいて、新しい評価基準を構築するために必要なプロセスです。このプロセスには、問題と回答のペア、またはユーザーのログからデータセットを作成することが含まれます。データセットの作成は、言語処理システムの改善や最適化に不可欠なステップです。

💡SDK

「SDK」は、ソフトウェア開発キットの略で、特定のソフトウェアパッケージを開発するためのツールやライブラリのセットを指します。動画では、Langs SmithのSDKを使用してデータセットを構築し、更新する方法について説明されています。

💡User logs

「ユーザーログ」は、ユーザーがアプリケーションやシステムを使用した際に生成される情報を指します。これらのログは、システムの改善や問題の特定に役立つ貴重なデータ源です。動画では、ユーザーログからデータセットを作成し、評価システムを向上させる方法について学びます。

💡Question-answer pairs

「問題-回答ペア」とは、特定の問題に対する回答の組です。これは、データセットを作成する際に基本的な要素であり、言語処理システムの評価において重要な役割を果たします。動画では、問題-回答ペアの例を用いて、データセットの作成方法を説明しています。

💡Chat data set

「チャットデータセット」は、ユーザーの対話を記録したデータセットです。このデータセットは、チャットフォーマットの入力と出力を使用して作成され、言語処理システムの改善や最適化に役立ちます。動画では、チャットデータセットの作成方法と、その使用方法について説明されています。

💡Fine tuning

「ファインチューニング」は、既存の機械学習モデルを改善し、特定のタスクやデータセットに適合させるために行われるプロセスです。このプロセスは、データセットの品質や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。動画では、ファインチューニングの適用例として、チャットデータセットを使用する方法が説明されています。

💡Ground truth

「グラウンドトゥルス」とは、システムが生成した結果を正解と比較するための正解データの基準を指します。この概念は、システムの性能を評価し、改善するための重要な要素です。動画では、ユーザーログから生成されたデータセットをグラウンドトゥルスとして編集する方法について説明されています。

💡Mock user

「モックユーザー」とは、実際のユーザーとは異なり、テストやデモンストレーションのためにシステムに入力を提供する仮想ユーザーです。モックユーザーは、システムのテストや評価において、実際のユーザー行動を模倣して、システムの性能を評価する際に使用されます。

💡Evaluation sets

「評価セット」とは、システムの性能を評価するために使用されるデータセットです。これらのセットには、問題-回答ペアやユーザーのログが含まれ、システムが生成した結果を正解と比較するための基準となります。動画では、評価セットの作成方法と、その使用方法について説明されています。

Highlights

视频系列介绍了Langs Smith评估的重要性和方法。

第一个视频解释了评估的趣味性和重要性。

第二个视频讨论了Langs Smith Primitives，即Langs Smith评估的核心基础知识。

第三个视频涉及了数据集创建，特别是如何从博客文章中构建问答对数据集。

本视频（第四个）探讨了如何从生产环境中的应用日志中构建数据集。

展示了如何使用SDK和用户界面（UI）来构建和更新数据集。

介绍了一个名为dbrx的新项目，用于演示数据集的创建。

演示了如何从用户与简单问答应用的交互中提取有趣的输入。

讨论了如何将用户交互转换为可用于未来评估的数据集。

展示了如何将用户交互日志转换为聊天数据集格式。

强调了这种数据集类型对于未来如微调等高级用例的实用性。

说明了如何创建和保存数据集，以便后续工作和评估。

提供了编辑数据集的示例，以构建高质量的评估集。

讨论了通过记录和清理AI提供的答案来构建高质量评估集的常见技巧。

总结了如何从用户日志和手动策划的问答对中构建数据集的两种不同方法。