使用TruLens评估和跟踪基于Langchain的LLM应用

最新推荐文章于 2025-10-23 17:24:17 发布
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随着大语言模型（LLM）的发展，开发者需要更有效的工具来评估和跟踪这些模型在应用中的表现。TruLens是一个开源软件包，为基于LLM的应用提供了仪表化和评估工具。本文将详细介绍如何使用TruLens来评估和跟踪基于Langchain构建的LLM应用。

1. 技术背景介绍

TruLens专为评估LLM应用设计，通过一套简单而强大的反馈函数和追踪功能，使得开发者可以在LLM的开发过程中明确地看到应用的表现和问题。

2. 核心原理解析

TruLens主要通过反馈函数（Feedback Functions）来实现对LLM的评估。这些函数可以衡量语言匹配、问题/答案相关性、输入的毒性等多种评估指标。此外，通过TruChain，开发者可以将这些反馈函数与应用的主链整合，从而实时追踪和记录应用的表现。

3. 代码实现演示

安装TruLens

pip install trulens-eval

使用反馈函数

首先，我们需要设置TruLens的反馈函数。

from trulens_eval.feedback import Feedback, Huggingface, OpenAI
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