Phoenix项目实践指南：如何使用评估器优化LLM实验

最新推荐文章于 2025-06-11 09:20:25 发布

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Phoenix项目实践指南：如何使用评估器优化LLM实验

phoenix AI Observability & Evaluation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/phoenix13/phoenix

引言

在机器学习特别是大语言模型(LLM)的应用开发中，评估模型表现是至关重要的环节。Phoenix项目提供了一套完善的评估器(Evaluators)系统，帮助开发者全面、高效地评估模型输出质量。本文将深入解析Phoenix中的评估器使用方法和最佳实践。

评估器类型概述

Phoenix项目主要提供三类评估器，满足不同场景下的评估需求：

LLM评估器：使用另一个LLM作为评判者
代码评估器：基于编程逻辑的评估方法
自定义评估器：开发者根据特定需求创建的评估函数

LLM评估器详解

LLM评估器是Phoenix中强大的评估工具，它利用另一个LLM作为评判者来评估主模型的输出质量。这种评估方式特别适合需要语义理解的场景。

from phoenix.experiments.evaluators import HelpfulnessEvaluator
from phoenix.evals.models import OpenAIModel

# 创建有用性评估器实例
helpfulness_evaluator = HelpfulnessEvaluator(model=OpenAIModel())

关键特点：

供应商无关设计，可适配不同LLM提供商
内置多种评估维度，如相关性、有用性等
评估结果具有语义理解能力

代码评估器实践

代码评估器通过编程逻辑而非另一个LLM来评估输出，适合规则明确的场景，执行效率高且结果稳定。

正则表达式评估器示例

from phoenix.experiments import run_experiment, MatchesRegex

# 创建检查链接的评估器
contains_link = MatchesRegex(
    pattern=r"[-a-zA-Z0-9@:%._\+~#=]{1,256}\.[a-zA-Z0-9()]{1,6}\b([-a-zA-Z0-9()@:%_\+.~#?&//=]*)",
    name="contains_link"
)

常用代码评估器类型：

关键词匹配(ContainsKeyword)
正则表达式匹配(MatchesRegex)
长度检查(HasLength)
数据类型验证(IsType)

自定义评估器开发指南

当内置评估器不能满足需求时，可以创建自定义评估器，这是Phoenix最灵活的特性之一。

基础自定义评估器

最简单的形式是定义一个Python函数：

def in_bounds(x):
    """检查数值是否在1-100范围内"""
    return 1 <= x <= 100

多参数评估器

评估函数可以访问实验运行的各种上下文信息：

def edit_distance(output, expected) -> int:
    """计算输出与期望值的编辑距离"""
    return editdistance.eval(
        json.dumps(output, sort_keys=True), 
        json.dumps(expected, sort_keys=True)
    )

可用参数类型： | 参数名 | 描述 | 示例用途 | |-----------|--------------------|-------------------------| | input | 实验输入 | 验证输入是否影响输出质量 | | output | 模型输出 | 直接评估输出内容 | | expected| 期望输出 | 对比输出与理想结果的差距 | | metadata| 实验元数据 | 基于附加信息进行评估 |

高级自定义评估器

使用create_evaluator装饰器增强评估器功能：

from phoenix.experiments.evaluators import create_evaluator

@create_evaluator(name="更简洁?", kind="CODE")
def conciseness_evaluator(expected, output):
    """评估输出是否比参考文本更简洁"""
    return len(output.split()) < len(expected.split())

装饰器优势：

自定义评估指标名称
明确评估器类型(CODE/LLM)
优化在实验UI中的显示效果

多评估器组合策略

Phoenix支持在单次实验中运行多个评估器，全面评估模型表现：

experiment = run_experiment(
    dataset,
    task,
    evaluators=[
        ContainsKeyword("重要"),  # 检查关键词
        MatchesRegex(r"\d{4}年"), # 检查日期格式
        custom_quality_check,     # 自定义质量检查
        llm_based_evaluator      # LLM评估
    ]
)

最佳实践建议：