LangChain Blog
·
快速开始使用OpenEvals评估LLM
💡
原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
评估（evals）对可靠的LLM应用至关重要。新发布的openevals和agentevals提供了易用的评估框架和工具，帮助用户根据特定数据和指标评估LLM输出质量。用户可以通过定制评估器和数据集，支持多种应用场景的有效评估。
🎯
关键要点
- 评估（evals）对可靠的LLM应用至关重要。
- openevals和agentevals提供易用的评估框架和工具。
- 评估包括数据和评估指标两个组成部分。
- 数据的质量和多样性直接影响评估的有效性。
- 评估指标通常根据应用目标定制。
- openevals和agentevals提供常见评估类型和最佳实践。
- LLM作为评估者的评估方法适用于自然语言输出的评估。
- openevals提供可定制的预构建提示和评分方案。
- 结构化数据评估适用于从文档中提取结构化输出的应用。
- 代理评估关注代理完成任务的行动序列。
- LangSmith用于跟踪评估结果并与团队共享。
- 未来将增加更多特定用例的评估器。
🏷️
标签
➡️
