提高聊天机器人质量：无需显性反馈的智能评估方案

提高聊天机器人质量：无需显性反馈的智能评估方案

现代聊天机器人被广泛用于各种应用中，从客户服务到个人助理。然而，如何有效地评估聊天机器人的响应质量是一个挑战。用户通常不喜欢留反馈，这使得改进和优化变得困难。本文将介绍一种无需显性用户反馈的方法来评估聊天机器人，帮助开发者提升其服务质量。

为什么需要隐式反馈评估

在许多情况下，用户与聊天机器人的互动不会留下显性反馈，比如点赞或差评按钮的使用率非常低。然而，通过分析多轮对话中的用户后续问题，我们能够推断出用户对先前响应的满意度。例如，如果用户提出的后续问题表现出沮丧或重复询问相同问题，则可能表明之前的AI反馈不够有效。

主要内容

构建一个自定义评估器

为了解决反馈稀缺的问题，我们可以使用LangSmith平台来构建一个自定义的响应评估器。这个评估器能够根据用户的后续问题自动推断AI响应的有效性。以下是如何在LangChain中实现这一功能：

my_chain.with_config(
    callbacks=[
        EvaluatorCallbackHandler(
            evaluators=[
                ResponseEffectivenessEvaluator(evaluate_response_effectiveness)
            ]
        )
    ],
)

在这段代码中，我们使用EvaluatorCallbackHandler来异步调用自定义评估函数，以避免影响聊天机器人的实时性。评估器会让一个LLM（如gpt-3.5-turbo）分析最新的聊天信息，并生成一个分数和理由，反映在LangSmith作为反馈。

部署聊天机器人

我们可以通过LangServe部署这个聊天机器人，并获取详细的运行跟踪信息。以下代码展示了如何在两轮对话中实现这一过程：

from chat_bot_feedback.chain import chain

add_routes(app, chain, path