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宣布 MLflow 2.8 的 LLM 评估指标及 RAG 应用评估最佳实践，第二部分
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
MLflow 2.8支持LLM作为评估指标，提供了自定义框架和数据清洗技术，以提高聊天机器人响应性能。
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关键要点
- MLflow 2.8支持LLM作为评估指标，节省时间和成本。
- 使用LLM作为评判工具可以提高效率，与人工评分保持80%以上的一致性。
- MLflow 2.8引入了强大且可定制的LLM评估框架，支持GenAI指标和评估示例。
- 用户可以创建自定义GenAI指标，并选择评判的LLM和评分标准。
- 数据清洗技术可以提高聊天机器人回答的正确性和可读性，并减少所需的tokens。
- 数据清洗使得LLM生成的答案正确性提高了20%。
- 不同的LLM对不同的数据清洗代码表现不同。
- RAG应用面临多种输入数据类型的挑战，常见的有网站和PDF文档。
- 数据清洗可以显著减少LLM上下文窗口中使用的tokens数量，节省成本和时间。
- MLflow 2.8提供了自动评估功能，帮助用户快速比较和评估不同的LLM。
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