使用TruLens评估和跟踪基于Langchain的LLM应用

最新推荐文章于 2025-06-27 15:35:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-27 15:35:41 发布 · 474 阅读

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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

# 初始化HuggingFace和OpenAI的反馈函数集合类
hugs = Huggingface()
openai = OpenAI()

# 定义使用HuggingFace进行语言匹配的反馈函数
lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()
# 默认情况下，这将检查应用程序主输入和输出的语言匹配

# 定义使用OpenAI进行问答相关性的反馈函数
qa_relevance = Feedback(openai.relevance).on_input_output()
# 默认评估反馈在应用的主输入和输出上

# 定义输入毒性的反馈函数
toxicity = Feedback(openai.toxicity).on_input()

包装应用链

在设置反馈函数后，可以使用TruChain包装应用，以获取应用的详细追踪、记录和评估。

from trulens_eval import TruChain

# 用TruChain包装应用链
truchain = TruChain(
    chain,
    app_id='Chain1_ChatApplication',
    feedbacks=[lang_match, qa_relevance, toxicity]
)
# 任何在这里指定的`feedbacks`将在使用链时被评估并记录
truchain("que hora es?")

评估应用

通过TruLens的仪表盘功能，可以轻松查看应用的表现和细节。

from trulens_eval import Tru

tru = Tru()
tru.run_dashboard()  # 打开一个Streamlit应用以进行探索

4. 应用场景分析

TruLens适合开发者在开发和优化LLM应用时使用，不仅可以帮助查找和解决模型中的问题，还能在不同版本之间进行性能对比，确保每次迭代都在正确的方向上前进。

5. 实践建议

在应用的早期开发阶段引入TruLens，以便及时发现和解决潜在问题。
定期检查评估结果和记录，确保LLM应用的各项指标在合理范围内。
充分利用TruLens的可扩展性，根据具体需求自定义反馈函数。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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