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。

Outlines

00:00

😀 ランチェインと評価システムの紹介

ランチェインとスミスの評価について語り、データセット、アプリケーション、評価者、スコアの4つの主要部分を再確認。特にLLM（大規模言語モデル）を評価者として使用する場合、人間のような細かい好みを捉えきれないことがある。そこで、人間フィードバックを評価フローに取り込む方法について話す。RAG（Retrieval-Augmented Generation）の例を通じて、ドキュメントのグレードと評価の改善方法を説明。

05:01

🔍 レトロスペクティブな評価者とフィードバックの活用

RAGパイプラインでLLMを評価者として使用する様々な方法を紹介し、オンライン評価者としてドキュメントのグレードを設定し、人間による訂正を活用して改善する方法を説明。オンライン評価者を作成し、精度とリコールの両方のドキュメント評価者をプロジェクトに追加することで、フィードバックをリアルタイムで得られる仕組みを構築。

10:03

📝 評価者への訂正とフィードバックの具体例

評価者からのフィードバックをレビューし、特定のドキュメントが問いに対する関連性を持っているかどうかを判断。訂正を通じて、最終ドキュメントがREACTの仕組みについて詳細に説明していないと評価し、その訂正を評価者のフィードバックとして提供。このプロセスにより、評価者がより正確なスコアを出すように調整される。

15:04

🛠 LLM評価者のフィードバック機能の強さ

LLM評価者が効果的で広く使用されることから、人間フィードバックの取り込みが非常に強力であることを強調。具体的な訂正例を通じて、評価者が人間が望むスコアリングルーブリックに沿うように調整される方法を紹介し、この機能を活用してLLM評価者を構築することが重要であると結びつける。

Mindmap

Keywords

💡Lang chain

「Lang chain」とは、言語モデルを活用した一連のプロセスを指しており、このビデオでは特に、評価とリコールという2つの重要な要素に焦点を当てています。ビデオでは、Lang chainを使ってデータを評価し、改善する方法について説明しています。

💡評価

「評価」とは、データセットやアプリケーションのパフォーマンスを測定するプロセスを意味します。ビデオでは、人間フィードバックを活用して、自動化された評価プロセスを微調整し、より正確な結果を得る方法について議論されています。

💡リコール

「リコール」は、特定の質問に対して関連する情報を含んでいるかどうかを測定する指標です。ビデオでは、リコールのチェックを通じて、ドキュメントが質問に関連する情報を提供しているかどうかを評価する方法について説明しています。

💡オンライン評価者

「オンライン評価者」とは、リアルタイムでデータを評価するシステムであり、ビデオでは、このシステムを用いてRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプライン内のドキュメントの関連性を評価する方法が紹介されています。

💡RAG

「RAG」とは、リトリーバル拡張生成の略で、このビデオでは特に、RAGパイプライン内でオンライン評価者を用いてドキュメントの関連性を評価する例として取り上げられています。

💡ドキュメントのグレード

「ドキュメントのグレード」とは、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す。ビデオでは、オンライン評価者がドキュメントのリコールと正確さを評価し、フィードバックを基に改善する方法が示されています。

💡人間フィードバック

「人間フィードバック」とは、人間の判断や意見をシステムにフィードするプロセスで、ビデオでは、このフィードバックを使ってオンライン評価者の精度を向上させる方法が議論されています。

💡精度

「精度」は、正解がどれだけ正確に選択されているかを示す指標です。ビデオでは、精度の評価を通じて、ドキュメントが質問に関連する正確な情報を提供しているかどうかを評価する方法について説明しています。

💡Few-shot例

「Few-shot例」とは、少量の例を用いて機械学習モデルをトレーニングする方法です。ビデオでは、人間からのフィードバックをfew-shot例として用いて、評価プロセスを微調整する手法が紹介されています。

💡校正

「校正」は、初期の評価結果を人間の判断に基づいて調整するプロセスです。ビデオでは、オンライン評価者が提供する精度やリコールのスコアを、人間が校正し、より適切な評価を得る方法が示されています。

Highlights

讨论了Lang Smith评估和回忆的四个主要部分：数据集、应用程序、评估者和得分。

用户希望修改或纠正评估者给出的分数，特别是在使用大型语言模型（LLM）作为评估者时。

介绍了LLM评估者在RAG（Retrieval-Augmented Generation）中的应用。

展示了如何设置在线评估者进行文档评分，并使用纠正来改进评估。

创建了一个简单的RAG机器人，用于索引博客文章并回答问题。

介绍了如何为项目添加评估规则，进行回忆检查。

使用GPD 40作为评估者，因为它更适合评分任务。

展示了如何将链的输出映射到评估提示的输入。

解释了回忆测试的基本概念，即文档是否包含与问题相关的信息。

讨论了如何使用纠正作为少量样本示例来改进评估者。

展示了如何通过反馈明确地纠正评估者的分数。

介绍了精度评估者的概念，用于评估文档的相关性精度。

演示了如何将评估者的输出连接到项目，以进行实时反馈。

展示了如何审查评估者的反馈，并根据需要进行调整。

强调了将人类反馈纳入评估者的重要性，以确保评分符合预期。

讨论了通过具体示例校准评估者，以产生更符合预期的分数。

强调了在线评估者在生产环境中的实用性，用于实时监控和改进。

总结了在线评估者和人类反馈在构建符合预期评分标准的评估者中的作用。

鼓励用户尝试使用在线评估者和人类反馈来改进评估过程。