[使用DeepEval增强LLM测试：快速迭代与性能优化]

# 使用DeepEval增强LLM测试：快速迭代与性能优化

在本文中，我们将探讨如何利用Confident的DeepEval包对大型语言模型（LLM）进行单元测试，从合成数据生成到性能测量的各个步骤进行支持。同时，我们将提供实用的代码示例，帮助开发者快速上手。

## 引言

大型语言模型的性能和可靠性是当今AI开发中的关键挑战。借助DeepEval，开发人员可以通过快速迭代和有效测试来构建更稳健的语言模型。本指南将演示如何测试LLM性能，并展示如何定义自定义指标并将其记录到仪表板中进行监控。

## 主要内容

### 1. 安装与设置

首先安装我们所需的Python包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-community deepeval langchain-chroma

2. 获取API凭证

要获取DeepEval的API凭证，请按照以下步骤操作：

1. 访问 Confident AI
2. 点击“Organization”
3. 复制API Key并设置您的实现名称

3. 设定DeepEval

使用DeepEvalCallbackHandler来设定您想追踪的指标。目前支持的指标包括：答案相关性、偏见、毒性。例如：

from deepeval.metrics.answer_relevancy import AnswerRelevancy

# 确保答案至少有一定相关性
answer_relevancy_metric = AnswerRelevancy(minimum_score=0.5)

代码示例

场景1：在LLM中使用回调

将DeepEvalCallbackHandler与OpenAI模型结合使用，以跟踪性能指标：

from langchain_community.callbacks.confident_callback import DeepEvalCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI