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为LangSmith评估引入Pytest和Vitest集成
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
评估（evals）是构建高质量LLM应用的重要环节。LangSmith推出了Pytest和Vitest/Jest的集成，简化了评估流程。新集成使开发者能够在调试时记录输入输出，跟踪进展并共享结果，从而灵活定义测试案例，实时反馈，提升协作效率。
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关键要点
- 评估是构建高质量LLM应用的重要环节。
- LangSmith推出了Pytest和Vitest/Jest的集成，简化评估流程。
- 新集成允许开发者在调试时记录输入输出，跟踪进展并共享结果。
- 使用测试框架进行LLM评估可以提供灵活性和熟悉的开发体验。
- LangSmith帮助调试测试，保存输入输出和堆栈跟踪。
- 可以记录超出合格/不合格的指标，跟踪应用程序的进展。
- 支持团队之间共享实验结果，促进协作。
- LangSmith提供内置评估函数，帮助检查LLM输出。
- 使用Pytest和Vitest进行测试时，可以轻松记录测试案例。
- 测试框架提供实时反馈，便于快速发现和修复问题。
- 将评估集成到CI管道中，有助于早期捕捉回归问题。
- 即将发布Github Action，简化配置过程。
❓
延伸问答
LangSmith的Pytest和Vitest集成有什么优势？
这些集成提供了灵活性、熟悉的开发体验和可观察性，帮助开发者在调试时记录输入输出，跟踪进展并共享结果。
如何在LangSmith中记录测试案例的输入和输出？
在测试中使用LangSmith的日志功能，可以通过t.log_inputs()和t.log_outputs()记录输入和输出。
LangSmith如何帮助团队共享实验结果？
LangSmith允许团队成员共享实验结果，促进协作，特别是在涉及多个专家的情况下。
使用Pytest和Vitest进行LLM评估的主要好处是什么？
主要好处包括灵活的评估逻辑、实时反馈和CI管道集成，帮助快速发现和修复问题。
LangSmith提供哪些内置评估函数？
LangSmith提供了如expect.edit_distance()等内置评估函数，用于检查LLM输出的准确性。
如何将评估集成到CI管道中？
通过将测试框架与CI管道结合，可以在持续集成过程中运行评估，帮助早期捕捉回归问题。
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