使用 TrubricsCallbackHandler 进行 AI 模型用户反馈采集
在 AI 模型的开发与优化过程中,用户反馈的采集和分析至关重要。Trubrics 作为一个 LLM 用户分析平台,专注于收集、分析和管理用户对 AI 模型的提示和反馈。通过本文,你将了解如何配置和使用 Trubrics 的 TrubricsCallbackHandler 来处理用户反馈。
技术背景介绍
随着大语言模型(LLM)的普及,开发者需要一种有效的方法来收集用户的反馈信息,以改进模型的性能和用户体验。Trubrics 提供了一个简便的平台来实现这一目标。本文将演示如何结合 Trubrics 与 Langchain 库来管理用户反馈。
核心原理解析
TrubricsCallbackHandler 是一个用于收集用户提示信息并将其发送至 Trubrics 平台的回调处理程序。通过将其与 OpenAI 或 ChatOpenAI 模型结合使用,你可以自动化收集和记录用户的交互信息。
代码实现演示
安装与设置
首先,确保安装 Trubrics 和相关库:
%pip install --upgrade --quiet trubrics langchain langchain-community
设置 Trubrics 凭据
如果没有 Trubrics 账号,请访问 Trubrics 官网 创建一个账号。此教程中,我们将使用账户创建时的默认项目。
然后,使用环境变量设置你的账户凭据:
import os
os.environ["TRUBRICS_EMAIL"] = "your-email@example.com"
os.environ["TRUBRICS_PASSWORD"] = "your-password"
导入 TrubricsCallbackHandler
接下来,我们导入 TrubricsCallbackHandler 以便在 Langchain 模型中使用:
from langchain_community.callbacks.trubrics_callback import TrubricsCallbackHandler
与 LLM 的集成示例
这里展示如何将 TrubricsCallbackHandler 与 OpenAI 模型结合使用,采集用户提示信息:
import openai
from langchain_openai import OpenAI
# 使用稳定可靠的API服务
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
llm = OpenAI(callbacks=[TrubricsCallbackHandler()])
res = llm.generate(["Tell me a joke", "Write me a poem"])
print("--> GPT's joke: ", res.generations[0][0].text)
print()
print("--> GPT's poem: ", res.generations[1][0].text)
与聊天模型的集成示例
我们还可以将 TrubricsCallbackHandler 与 ChatOpenAI 模型结合使用,以下是一个简单的例子:
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
chat_llm = ChatOpenAI(
callbacks=[
TrubricsCallbackHandler(
project="default",
tags=["chat model"],
user_id="user-id-1234",
some_metadata={"hello": [1, 2]},
)
]
)
chat_res = chat_llm.invoke(
[
SystemMessage(content="Every answer of yours must be about OpenAI."),
HumanMessage(content="Tell me a joke"),
]
)
print(chat_res.content)
应用场景分析
在实时交互应用中,例如聊天机器人和虚拟助手,TrubricsCallbackHandler 能够帮助开发者高效收集用户输入的数据,从而依据用户反馈调整和优化模型。在产品开发的早期阶段,尤其是在需要收集大量用户反馈进行快速迭代时,Trubrics 的作用更加显著。
实践建议
- 确保 TrubricsCallbackHandler 配置正确,以免丢失用户数据。
- 结合 Trubrics 平台提供的分析工具,更好地理解用户需求。
- 在开发阶段,逐步优化模型参数,通过用户反馈提升性能。
如果遇到问题欢迎在评论区交流。