基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 使用 TruLens 做自动化 RAG 项目评估测试

我们【基于大语言模型知识问答应用落地实践】系列博客前 4 篇已经介绍了知识库构建和召回调优方面的实践经验，随着 RAG 项目的逐渐丰富和成熟，越来越多的工作会深入到各种细节的打磨，例如 Prompt 模板调优，更换更新的模型，各类阈值或者参数的调整等。本篇将介绍如何用 TruLens 框架，一种简单的，系统化的方法来评估 LLM 应用的衡量性能和质量指标，做自动化 RAG 项目评估测试，以及跟踪每次迭代后指标的改善情况。

本文介绍了如何使用TruLens框架对LLM应用进行自动化评估测试，并跟踪每次迭代后的指标改善情况。TruLens通过引入反馈函数来评估LLM应用的质量，包括回答准确性、幻觉、回答相关性和召回相关性。文章还介绍了四种主要的评估方式，并提供了使用方法和应用案例。