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。
❓
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。
🏷️
标签
➡️
