DeepEval项目实战：LLM生产环境监控与追踪指南-优快云博客

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DeepEval项目实战：LLM生产环境监控与追踪指南

deepeval The Evaluation Framework for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepeval

引言

在大型语言模型(LLM)应用开发中，测试阶段只是开始，真正的挑战在于生产环境的持续监控与优化。本文将基于DeepEval项目，详细介绍如何为医疗预约聊天机器人建立完整的生产监控体系。

为什么需要生产监控？

即使经过充分测试的LLM应用，在生产环境中仍可能面临：

用户输入多样性超出预期
模型性能随时间漂移
上下文检索准确度变化
响应时间波动等问题

DeepEval提供了一套完整的解决方案，包含四大核心功能：

在线评估(Online Evaluations)
LLM调用追踪(LLM Tracing)
人工反馈集成(Integrating Human Feedback)
安全护栏设置(Placing Guardrails)

基础监控配置

初始化监控环境

首先需要登录DeepEval监控平台：

deepeval login

核心监控代码实现

以医疗预约系统为例，我们增强其交互会话方法：

import deepeval
import time

class MedicalAppointmentSystem():
    def interactive_session(self):
        print("欢迎使用医疗诊断与预约系统！")
        
        while True:
            user_input = input("请输入您的症状或预约问题：")
            if user_input.lower() == 'exit':
                break

            start_time = time.time()
            response = self.agent.chat(user_input)
            end_time = time.time()

            print("系统回复:", response.response)

            deepeval.monitor(
                event_name="医疗聊天机器人",
                model="gpt-4",
                input=user_input,
                response=response.response,
                retrieval_context=[node.text for node in response.source_nodes],
                completion_time=end_time-start_time,
                distinct_id="user123",  # 实际用户ID
                conversation_id="conv123"  # 会话ID
            )

关键监控参数说明：

retrieval_context: 记录检索增强生成(RAG)的上下文来源
completion_time: 监控响应延迟
conversation_id: 用于追踪完整对话流

高级追踪功能

简单追踪集成

对于基于LlamaIndex或LangChain构建的应用，只需一行代码即可启用完整调用链追踪：

deepeval.trace_llama_index()  # 或deepeval.trace_langchain()

混合追踪模式

当需要同时使用监控和追踪功能时，应采用混合模式：

from deepeval.tracing import Tracer, TraceType

with Tracer(trace_type=TraceType.AGENT) as trace:
    # LLM调用逻辑
    trace.monitor(
        event_name="医疗聊天机器人",
        # 其他监控参数...
    )