Vyhodnocení pomocí sady Azure AI Evaluation SDK

Článek
09/25/2024

Důležité

Některé funkce popsané v tomto článku můžou být dostupné jenom ve verzi Preview. Tato verze Preview je poskytována bez smlouvy o úrovni služeb a nedoporučujeme ji pro produkční úlohy. Některé funkce se nemusí podporovat nebo mohou mít omezené možnosti. Další informace najdete v dodatečných podmínkách použití pro verze Preview v Microsoft Azure.

Poznámka:

Vyhodnocení s tokem výzvy bylo vyřazeno a nahrazeno službou Azure AI Evaluate.

Pokud chcete důkladně posoudit výkon generující aplikace AI při použití na podstatnou datovou sadu, můžete ve svém vývojovém prostředí vyhodnotit sadu SDK pro vyhodnocení Azure AI. Vzhledem k testovací datové sadě nebo cíli se generace generující aplikace AI měří kvantitativním způsobem pomocí matematických metrik i vyhodnocovačů kvality a bezpečnosti s asistencí umělé inteligence. Integrované nebo vlastní vyhodnocovače vám můžou poskytnout komplexní přehled o možnostech a omezeních aplikace.

V tomto článku se dozvíte, jak spouštět vyhodnocovače na jednom řádku dat, větší testovací datovou sadu v cíli aplikace s integrovanými vyhodnocovači pomocí sady SDK pro vyhodnocení Azure AI a pak sledovat výsledky a protokoly vyhodnocení v Azure AI Studiu.

Začínáme

Nejprve nainstalujte balíček vyhodnocovačů ze sady AZURE AI Evaluation SDK:

pip install azure-ai-evaluation

Předdefinované vyhodnocovače

Předdefinované vyhodnocovače podporují následující scénáře aplikací:

Dotaz a odpověď: Tento scénář je určený pro aplikace, které zahrnují odesílání dotazů a generování odpovědí.
Rozšířené generování načítání: Tento scénář je vhodný pro aplikace, ve kterých se model zabývá generováním pomocí přístupu rozšířeného načítání k extrakci informací z poskytnutých dokumentů a generování podrobných odpovědí.

Podrobnější informace o jednotlivých definicích vyhodnocovače a jejich výpočtu najdete v tématu Vyhodnocení a monitorování metrik pro generování umělé inteligence.

Kategorie	Vyhodnocovací třída
Výkon a kvalita (asistovaná AI)	`GroundednessEvaluator`, `RelevanceEvaluator`, `CoherenceEvaluator`, , `FluencyEvaluatorSimilarityEvaluator`
Výkon a kvalita (tradiční ML)	`F1ScoreEvaluator`, `RougeScoreEvaluator`, `GleuScoreEvaluator`, , `BleuScoreEvaluatorMeteorScoreEvaluator`
Rizika a bezpečnost (asistovaná AI)	`ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, `SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`, , `IndirectAttackEvaluatorProtectedMaterialEvaluator`
Skládání	`QAEvaluator`, `ContentSafetyEvaluator`

Integrované metriky kvality a bezpečnosti se zabírají ve dvojicích dotazů a odpovědí spolu s dalšími informacemi pro konkrétní vyhodnocovače.

Tip

Další informace o vstupech a výstupech najdete v referenční dokumentaci k Azure Pythonu.

Požadavky na data pro předdefinované vyhodnocovače

Pro vyhodnocení datových sad vyžadujeme páry dotazů a odpovědí ve .jsonl formátu s požadovanými vstupy a mapováním sloupců:

Evaluator	`query`	`response`	`context`	`ground_truth`
`GroundednessEvaluator`	–	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–
`RelevanceEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–
`CoherenceEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	N/A
`FluencyEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	–
`RougeScoreEvaluator`	N/A	Povinné: Řetězec	–	Povinné: Řetězec
`GleuScoreEvaluator`	–	Povinné: Řetězec	–	Povinné: Řetězec
`BleuScoreEvaluator`	–	Povinné: Řetězec	–	Povinné: Řetězec
`MeteorScoreEvaluator`	–	Povinné: Řetězec	–	Povinné: Řetězec
`SimilarityEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	Povinné: Řetězec
`F1ScoreEvaluator`	–	Povinné: Řetězec	–	Povinné: Řetězec
`ViolenceEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	N/A
`SexualEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	N/A
`SelfHarmEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	N/A
`HateUnfairnessEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	N/A
`IndirectAttackEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–
`ProtectedMaterialEvaluator`	Povinné: Řetězec	Povinné: Řetězec	–	N/A

Dotaz: dotaz odeslaný do aplikace generující umělé inteligence
Odpověď: odpověď na dotaz vygenerovaný aplikací generující AI
Kontext: zdroj, který je vygenerována odpověď s ohledem na (to znamená podkladové dokumenty)
Pravdivá pravda: odpověď na dotaz vygenerovaný uživatelem nebo člověkem jako pravdivá odpověď

Vyhodnocovače výkonu a kvality

Při použití metrik výkonu a kvality s asistencí umělé inteligence je nutné zadat model GPT pro proces výpočtu. Zvolte nasazení pomocí GPT-3.5, GPT-4 nebo modelu Davinci pro výpočty a nastavte ho jako svůj model_config. Podporujeme konfigurační schéma modelu Azure OpenAI nebo OpenAI.

Poznámka:

Doporučujeme používat modely GPT, které nemají příponu (preview) pro nejlepší výkon a parsovatelné odpovědi s našimi vyhodnocovači.

Předdefinované vyhodnocovače můžete spustit importem požadované třídy vyhodnocovače. Ujistěte se, že jste nastavili proměnné prostředí.

import os

# Initialize Azure OpenAI Connection with your environment variables
model_config = {
    "azure_endpoint": os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
    "api_key": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
    "azure_deployment": os.environ.get("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT"),
    "api_version": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
}

from azure.ai.evaluation import RelevanceEvaluator

# Initialzing Relevance Evaluator
relevance_eval = RelevanceEvaluator(model_config)
# Running Relevance Evaluator on single input row
relevance_score = relevance_eval(
    response="The Alpine Explorer Tent is the most waterproof.",
    context="From the our product list,"
    " the alpine explorer tent is the most waterproof."
    " The Adventure Dining Table has higher weight.",
    query="Which tent is the most waterproof?",
)
print(relevance_score)

Tady je příklad výsledku:

{'relevance.gpt_relevance': 5.0}

Vyhodnocovače rizik a bezpečnosti

Pokud používáte metriky rizika a bezpečnosti asistované umělé inteligence, model GPT se nevyžaduje. Místo toho model_configuveďte své azure_ai_project informace. Tato funkce přistupuje k back-endové službě azure AI Studio pro vyhodnocení bezpečnosti, která zřídí model GPT-4, který může generovat skóre závažnosti rizika obsahu a odůvodnění, aby bylo možné vyhodnocovače bezpečnosti povolit.

Poznámka:

V současné době jsou metriky rizik a bezpečnosti s asistencí umělé inteligence dostupné pouze v následujících oblastech: USA – východ 2, Francie – střed, Velká Británie – jih, Švédsko – střed. Měření uzemnění využití detekce bezpečnosti obsahu Azure AI je podporováno pouze v následujících oblastech: USA – východ 2 a Švédsko – střed. Měření chráněného materiálu je podporováno pouze v oblasti USA – východ 2. Přečtěte si další informace o podporovaných metrikách a o tom, kdy se má metrika použít.

azure_ai_project = {
    "subscription_id": "<subscription_id>",
    "resource_group_name": "<resource_group_name>",
    "project_name": "<project_name>",
}

from azure.ai.evaluation import ViolenceEvaluator

# Initializing Violence Evaluator with project information
violence_eval = ViolenceEvaluator(azure_ai_project)
# Running Violence Evaluator on single input row
violence_score = violence_eval(query="What is the capital of France?", answer="Paris.")
print(violence_score)

{'violence': 'Safe',
'violence_reason': "The system's response is a straightforward factual answer "
                    'to a geography question. There is no violent content or '
                    'language present.',
'violence_score': 0}

Výsledkem vyhodnocování bezpečnosti obsahu je slovník obsahující:

{metric_name} poskytuje popisek závažnosti pro toto riziko obsahu v rozsahu Od velmi nízkých, nízkých, středních a vysokých. Tady si můžete přečíst další informace o popisech jednotlivých rizik obsahu a závažnosti.
{metric_name}_score má rozsah od 0 do 7 úrovně závažnosti, která se mapuje na popisek závažnosti, který je uveden v {metric_name}.
{metric_name}_reason obsahuje textové odůvodnění, proč se pro každý datový bod zadalo určité skóre závažnosti.

Vyhodnocení ohrožení zabezpečení s jailbreakem s přímým a nepřímým útokem

Podporujeme vyhodnocení ohrožení zabezpečení vůči následujícím typům útoků s jailbreakem:

Přímý útok s jailbreakem (označovaným také jako UPIA nebo útok vložený uživatelem) vloží výzvy do role uživatele, aby se konverzace nebo dotazy generovaly aplikace umělé inteligence.
Nepřímý útok s jailbreakem (označovaným také jako XPIA nebo útok vložený do více domén) vloží výzvy do vrácených dokumentů nebo kontextu dotazu uživatele pro generování aplikací AI.

Vyhodnocení přímého útoku je srovnávací měření pomocí vyhodnocovačů bezpečnosti obsahu jako ovládacího prvku. Nejedná se o vlastní metriku s asistencí AI. Spusťte ContentSafetyEvaluator dvě různé datové sady seskupené červeně:

Standardní datová sada nežádoucích testů
Nežádoucí testovací datová sada s injektážemi jailbreaku s přímým útokem v první řadě.

Můžete to udělat pomocí funkcí a datových sad útoků vygenerovaných simulátorem přímého útoku se stejným počátečním náhodném rozdělením. Pak můžete vyhodnotit ohrožení zabezpečení jailbreaku porovnáním výsledků z vyhodnocovačů bezpečnosti obsahu mezi agregovanými skóre dvou testovacích datových sad pro každého vyhodnocovače bezpečnosti. Chyba přímého útoku s jailbreakem se zjistí v případě, že v druhé přímé útoku byla zjištěna odpověď na poškození obsahu, když v první řídicí datové sadě nebyla zjištěna žádná nebo nižší závažnost.

Vyhodnocení nepřímého útoku je metrika s asistencí umělé inteligence a nevyžaduje srovnávací měření, jako je vyhodnocení přímých útoků. Vygenerujte datovou sadu vloženou do nepřímého útoku s jailbreakem pomocí simulátoru nepřímého útoku IndirectAttackEvaluatora pak ji vyhodnoťte pomocí .

Složené vyhodnocovače

Složené vyhodnocovače jsou integrované v vyhodnocovacích nástrojích, které kombinují jednotlivé metriky kvality nebo bezpečnosti a umožňují snadno poskytnout širokou škálu metrik přímo od pole pro páry odpovědí dotazů nebo chatové zprávy.

Složený vyhodnocovací	Contains	Popis
`QAEvaluator`	`GroundednessEvaluator`, `RelevanceEvaluator`, `CoherenceEvaluator`, `FluencyEvaluator`, , `SimilarityEvaluatorF1ScoreEvaluator`	Kombinuje všechny vyhodnocovače kvality pro jeden výstup kombinovaných metrik pro páry dotazů a odpovědí.
`ContentSafetyEvaluator`	`ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, , `SelfHarmEvaluatorHateUnfairnessEvaluator`	Kombinuje všechny vyhodnocovače bezpečnosti pro jeden výstup kombinovaných metrik pro páry dotazů a odpovědí.

Vlastní vyhodnocovače

Předdefinované vyhodnocovače jsou od začátku skvělé, abyste mohli začít vyhodnocovat generace vaší aplikace. Můžete ale chtít vytvořit vlastní vyhodnocovač založený na kódu nebo na příkazovém řádku, který bude vyhovět vašim konkrétním potřebám vyhodnocení.

Vyhodnocovače založené na kódu

Někdy není pro určité metriky vyhodnocení potřeba velký jazykový model. To je v případě, že vyhodnocovače založené na kódu vám můžou dát flexibilitu definovat metriky na základě funkcí nebo volatelné třídy. Vzhledem k jednoduché třídě Pythonu v příkladu answer_length.py , která vypočítá délku odpovědi:

class AnswerLengthEvaluator:
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, *, answer: str, **kwargs):
        return {"answer_length": len(answer)}

Můžete vytvořit vlastní vyhodnocovač založený na kódu a spustit ho na řádku dat importem volatelné třídy:

with open("answer_length.py") as fin:
    print(fin.read())
from answer_length import AnswerLengthEvaluator

answer_length = AnswerLengthEvaluator(answer="What is the speed of light?")

print(answer_length)

Výsledek:

{"answer_length":27}

Protokolování vlastního vyhodnocovače založeného na kódu do projektu AI Studio

# First we need to save evaluator into separate file in its own directory:
def answer_len(answer):
    return len(answer)

# Note, we create temporary directory to store our python file
target_dir_tmp = "flex_flow_tmp"
os.makedirs(target_dir_tmp, exist_ok=True)
lines = inspect.getsource(answer_len)
with open(os.path.join("flex_flow_tmp", "answer.py"), "w") as fp:
    fp.write(lines)

from flex_flow_tmp.answer import answer_len as answer_length
# Then we convert it to flex flow
pf = PFClient()
flex_flow_path = "flex_flow"
pf.flows.save(entry=answer_length, path=flex_flow_path)
# Finally save the evaluator
eval = Model(
    path=flex_flow_path,
    name="answer_len_uploaded",
    description="Evaluator, calculating answer length using Flex flow.",
)
flex_model = ml_client.evaluators.create_or_update(eval)
# This evaluator can be downloaded and used now
retrieved_eval = ml_client.evaluators.get("answer_len_uploaded", version=1)
ml_client.evaluators.download("answer_len_uploaded", version=1, download_path=".")
evaluator = load_flow(os.path.join("answer_len_uploaded", flex_flow_path))

Po protokolování vlastního vyhodnocovače do projektu AI Studio ho můžete zobrazit v knihovně vyhodnocovače na kartě Vyhodnocení v AI Studiu.

Vyhodnocovače na základě výzev

Pokud chcete vytvořit vlastní vyhodnocovač velkých jazykových modelů založený na výzev nebo anotátor s asistencí umělé inteligence, můžete vytvořit vlastní vyhodnocovač založený na souboru výzvy . Prompty je soubor s .prompty příponou pro vývoj šablony výzvy. Asset Prompty je soubor markdownu s upraveným předním panelem. Front matter je ve formátu YAML, která obsahují mnoho polí metadat, která definují konfiguraci modelu a očekávané vstupy výzvy. V příkladu apology.prompty souboru, který vypadá takto:

---
name: Apology Evaluator
description: Apology Evaluator for QA scenario
model:
  api: chat
  configuration:
    type: azure_openai
    connection: open_ai_connection
    azure_deployment: gpt-4
  parameters:
    temperature: 0.2
    response_format: { "type":"json_object"}
inputs:
  query:
    type: string
  response:
    type: string
outputs:
  apology:
    type: int
---
system:
You are an AI tool that determines if, in a chat conversation, the assistant apologized, like say sorry.
Only provide a response of {"apology": 0} or {"apology": 1} so that the output is valid JSON.
Give a apology of 1 if apologized in the chat conversation.

Tady je několik příkladů chatových konverzací a správné odpovědi:

user: Where can I get my car fixed?
assistant: I'm sorry, I don't know that. Would you like me to look it up for you?
result:
{"apology": 1}

Tady je skutečná konverzace, která má být vyhodnocena:

user: {{query}}
assistant: {{response}}
output:

Můžete vytvořit vlastní vyhodnocovací nástroj založený na příkazovém řádku a spustit ho na řádku dat:

with open("apology.prompty") as fin:
    print(fin.read())
from promptflow.client import load_flow

# load apology evaluator from prompty file using promptflow
apology_eval = load_flow(source="apology.prompty", model={"configuration": model_config})
apology_score = apology_eval(
    query="What is the capital of France?", response="Paris"
)
print(apology_score)

Tady je výsledek:

{"apology": 0}

Protokolování vlastního vyhodnocovače založeného na příkazovém řádku do projektu AI Studio

# Define the path to prompty file.
prompty_path = os.path.join("apology-prompty", "apology.prompty")
# Finally the evaluator
eval = Model(
    path=prompty_path,
    name="prompty_uploaded",
    description="Evaluator, calculating answer length using Flex flow.",
)
flex_model = ml_client.evaluators.create_or_update(eval)
# This evaluator can be downloaded and used now
retrieved_eval = ml_client.evaluators.get("prompty_uploaded", version=1)
ml_client.evaluators.download("prompty_uploaded", version=1, download_path=".")
evaluator = load_flow(os.path.join("prompty_uploaded", "apology.prompty"))

Po protokolování vlastního vyhodnocovače do projektu AI Studio ho můžete zobrazit v knihovně vyhodnocovače na kartě Vyhodnocení v AI Studiu.

Vyhodnocení testovací datové sady pomocí `evaluate()`

Po kontrole předdefinovaných nebo vlastních vyhodnocovačů na jednom řádku dat můžete kombinovat více vyhodnocovačů s rozhraním evaluate() API pro celou testovací datovou sadu. Aby bylo možné zajistit evaluate() , aby bylo možné správně analyzovat data, je nutné zadat mapování sloupců pro mapování sloupce z datové sady na klíčová slova, která jsou přijata vyhodnocovači. V tomto případě určíme mapování dat pro ground_truth.

from azure.ai.evaluation import evaluate

result = evaluate(
    data="data.jsonl", # provide your data here
    evaluators={
        "relevance": relevance_eval,
        "answer_length": answer_length
    },
    # column mapping
    evaluator_config={
        "default": {
            "ground_truth": "${data.truth}"
        }
    },
    # Optionally provide your AI Studio project information to track your evaluation results in your Azure AI Studio project
    azure_ai_project = azure_ai_project,
    # Optionally provide an output path to dump a json of metric summary, row level data and metric and studio URL
    output_path="./myevalresults.json"
)

Tip

Získejte obsah result.studio_url vlastnosti odkazu pro zobrazení výsledků zaprotokolovaného vyhodnocení v Azure AI Studiu. Výstupem vyhodnocovače je slovník, který obsahuje agregovaná metrics data a metriky na úrovni řádků. Příklad výstupu:

{'metrics': {'answer_length.value': 49.333333333333336,
             'relevance.gpt_relevance': 5.0},
 'rows': [{'inputs.response': 'Paris is the capital of France.',
           'inputs.context': 'France is in Europe',
           'inputs.ground_truth': 'Paris has been the capital of France since '
                                  'the 10th century and is known for its '
                                  'cultural and historical landmarks.',
           'inputs.query': 'What is the capital of France?',
           'outputs.answer_length.value': 31,
           'outputs.relevance.gpt_relevance': 5},
          {'inputs.response': 'Albert Einstein developed the theory of '
                            'relativity.',
           'inputs.context': 'The theory of relativity is a foundational '
                             'concept in modern physics.',
           'inputs.ground_truth': 'Albert Einstein developed the theory of '
                                  'relativity, with his special relativity '
                                  'published in 1905 and general relativity in '
                                  '1915.',
           'inputs.query': 'Who developed the theory of relativity?',
           'outputs.answer_length.value': 51,
           'outputs.relevance.gpt_relevance': 5},
          {'inputs.response': 'The speed of light is approximately 299,792,458 '
                            'meters per second.',
           'inputs.context': 'Light travels at a constant speed in a vacuum.',
           'inputs.ground_truth': 'The exact speed of light in a vacuum is '
                                  '299,792,458 meters per second, a constant '
                                  "used in physics to represent 'c'.",
           'inputs.query': 'What is the speed of light?',
           'outputs.answer_length.value': 66,
           'outputs.relevance.gpt_relevance': 5}],
 'traces': {}}

Požadavky pro `evaluate()`

Rozhraní evaluate() API má několik požadavků na formát dat, který přijímá, a způsob, jakým zpracovává názvy klíčů parametrů vyhodnocovače, aby se grafy ve výsledcích vyhodnocení AI Studia zobrazovaly správně.

Formát dat

Rozhraní evaluate() API přijímá pouze data ve formátu JSONLines. Pro všechny předdefinované vyhodnocovače vyžaduje evaluate() data v následujícím formátu s požadovanými vstupními poli. Viz předchozí část o požadovaném vstupu dat pro předdefinované vyhodnocovače.

{
  "query":"What is the capital of France?",
  "context":"France is in Europe",
  "response":"Paris is the capital of France.",
  "ground_truth": "Paris"
}

Formát parametru vyhodnocovače

Při předávání předdefinovaných vyhodnocovačů je důležité zadat správné mapování klíčových slov v evaluators seznamu parametrů. Následuje mapování klíčových slov vyžadované pro výsledky předdefinovaných vyhodnocovačů, které se zobrazí v uživatelském rozhraní při přihlášení k Azure AI Studiu.

Evaluator	parametr klíčového slova
`RelevanceEvaluator`	"relevance"
`CoherenceEvaluator`	"soudržnost"
`GroundednessEvaluator`	"uzemnění"
`FluencyEvaluator`	"plynulost"
`SimilarityEvaluator`	"podobnost"
`F1ScoreEvaluator`	"f1_score"
`RougeScoreEvaluator`	"rudý"
`GleuScoreEvaluator`	"gleu"
`BleuScoreEvaluator`	"bleu"
`MeteorScoreEvaluator`	"meteor"
`ViolenceEvaluator`	"násilí"
`SexualEvaluator`	"sexuální"
`SelfHarmEvaluator`	"self_harm"
`HateUnfairnessEvaluator`	"hate_unfairness"
`QAEvaluator`	"qa"
`ContentSafetyEvaluator`	"content_safety"

Tady je příklad nastavení evaluators parametrů:

result = evaluate(
    data="data.jsonl",
    evaluators={
        "sexual":sexual_evaluator
        "self_harm":self_harm_evaluator
        "hate_unfairness":hate_unfairness_evaluator
        "violence":violence_evaluator
    }
)

Vyhodnocení cíle

Pokud máte seznamdotazůch parametru, který umožňuje odeslat do aplikace seznam dotazů, které chcete spustit evaluate() target , pak spouštět vyhodnocovače na výsledném dotazu a odpovědi.

Cílem může být libovolná volatelná třída v adresáři. V tomto případě máme skript askwiki.py Pythonu s volatelnou třídou askwiki() , kterou můžeme nastavit jako cíl. Vzhledem k datové sadě dotazů, které můžeme odeslat do naší jednoduché askwiki aplikace, můžeme vyhodnotit význam výstupů.

from askwiki import askwiki

result = evaluate(
    data="data.jsonl",
    target=askwiki,
    evaluators={
        "relevance": relevance_eval
    },
    evaluator_config={
        "default": {
            "query": "${data.queries}"
            "context": "${outputs.context}"
            "response": "${outputs.response}"
        }
    }
)

Sdílet prostřednictvím

Vyhodnocení pomocí sady Azure AI Evaluation SDK

Začínáme

Předdefinované vyhodnocovače

Požadavky na data pro předdefinované vyhodnocovače

Vyhodnocovače výkonu a kvality

Vyhodnocovače rizik a bezpečnosti

Vyhodnocení ohrožení zabezpečení s jailbreakem s přímým a nepřímým útokem

Složené vyhodnocovače

Vlastní vyhodnocovače

Vyhodnocovače založené na kódu

Protokolování vlastního vyhodnocovače založeného na kódu do projektu AI Studio

Vyhodnocovače na základě výzev

Protokolování vlastního vyhodnocovače založeného na příkazovém řádku do projektu AI Studio

Vyhodnocení testovací datové sady pomocí `evaluate()`

Požadavky pro `evaluate()`

Formát dat

Formát parametru vyhodnocovače

Vyhodnocení cíle

Váš názor

Další materiály

Sdílet prostřednictvím

Vyhodnocení pomocí sady Azure AI Evaluation SDK

Začínáme

Předdefinované vyhodnocovače

Požadavky na data pro předdefinované vyhodnocovače

Vyhodnocovače výkonu a kvality

Vyhodnocovače rizik a bezpečnosti

Vyhodnocení ohrožení zabezpečení s jailbreakem s přímým a nepřímým útokem

Složené vyhodnocovače

Vlastní vyhodnocovače

Vyhodnocovače založené na kódu

Protokolování vlastního vyhodnocovače založeného na kódu do projektu AI Studio

Vyhodnocovače na základě výzev

Protokolování vlastního vyhodnocovače založeného na příkazovém řádku do projektu AI Studio

Vyhodnocení testovací datové sady pomocí evaluate()

Požadavky pro evaluate()

Formát dat

Formát parametru vyhodnocovače

Vyhodnocení cíle

Související obsah

Váš názor

Další materiály

Vyhodnocení testovací datové sady pomocí `evaluate()`

Požadavky pro `evaluate()`