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快速开始使用OpenEvals评估LLM
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
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评估（evals）对可靠的LLM应用至关重要。
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openevals和agentevals提供易用的评估框架和工具。
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评估包括数据和评估指标两个组成部分。
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数据的质量和多样性直接影响评估的有效性。
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评估指标通常根据应用目标定制。
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openevals和agentevals提供常见评估类型和最佳实践。
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LLM作为评估者的评估方法适用于自然语言输出的评估。
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openevals提供可定制的预构建提示和评分方案。
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结构化数据评估适用于从文档中提取结构化输出的应用。
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代理评估关注代理完成任务的行动序列。
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LangSmith用于跟踪评估结果并与团队共享。
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未来将增加更多特定用例的评估器。
延伸解读
评估的重要性
在LLM应用中，评估（evals）是确保输出质量的关键环节。通过openevals和agentevals，用户可以根据特定需求定制评估框架，从而提高评估的有效性和针对性。选择合适的数据集和评估指标是成功评估的基础，用户应重视数据的质量和多样性。
LLM作为评估者的优势
LLM作为评估者的方式，能够在没有参考答案的情况下，客观地评估自然语言输出的质量。这种方法特别适用于聊天机器人和文本生成系统，能够有效检测生成内容的连贯性和准确性。使用openevals提供的预构建提示，可以简化评估过程，提升评估的一致性。
结构化数据评估的应用
在处理结构化数据时，确保输出符合预定义格式至关重要。openevals支持配置精确匹配和使用LLM进行验证，适用于从文档中提取信息或生成结构化输出的场景。用户应关注如何有效配置评估器，以确保输出的准确性和一致性。
延伸问答
什么是OpenEvals和Agentevals？
OpenEvals和Agentevals是提供易用评估框架和工具的包，帮助用户评估LLM输出质量。
评估LLM输出质量时需要考虑哪些因素？
评估LLM输出质量时需要考虑数据的质量和多样性，以及根据应用目标定制的评估指标。
如何使用LLM作为评估者进行评估？
使用LLM作为评估者时，可以评估聊天机器人的对话质量、总结或问答系统的幻觉测试，以及写作质量和连贯性。
结构化数据评估适用于哪些情况？
结构化数据评估适用于从文档中提取结构化信息、生成一致格式的输出以及验证工具调用的参数。
如何跟踪评估结果并与团队共享？
可以使用LangSmith来跟踪评估结果并与团队共享，LangSmith提供追踪、评估和实验工具。
未来会增加哪些评估器？
未来将增加更多特定用例的评估器，包括针对RAG应用或多代理架构的评估器。
