Prozkoumání variant a možností monitorování

  • 6 min

Během produkčního prostředí chcete tok optimalizovat a nasadit. Nakonec chcete monitorovat toky, abyste pochopili, kdy je potřeba zlepšit toky.

Tok můžete optimalizovat pomocí variant, můžete tok nasadit do koncového bodu a monitorovat tok vyhodnocením klíčových metrik.

Prozkoumání variant

Varianty toku výzvy jsou verze uzlu nástroje s odlišným nastavením. V současné době se varianty podporují jenom v nástroji LLM, kde varianta může představovat jiný obsah výzvy nebo nastavení připojení. Varianty umožňují uživatelům přizpůsobit svůj přístup pro konkrétní úkoly, jako je shrnutí příspěvků.

Mezi výhody použití variant patří:

  • Vylepšení kvality generování LLM: Vytváření různorodých variant uzlu LLM pomáhá najít nejlepší výzvu a nastavení pro vysoce kvalitní obsah.
  • Ušetřete čas a úsilí: Varianty umožňují snadnou správu a porovnání různých verzí výzvy, zjednodušení historického sledování a snížení úsilí při ladění výzvy.
  • Zvýšení produktivity: Zjednodušují optimalizaci uzlů LLM a umožňují rychlejší vytváření a správu variant, což vede k lepším výsledkům v kratším čase.
  • Usnadnit snadné porovnání: Varianty umožňují porovnání výsledků vedle sebe a pomáhají při výběru nejúčinnější varianty založené na rozhodnutích řízených daty.

Nasazení toku do koncového bodu

Až budete spokojeni s výkonem toku, můžete ho nasadit do online koncového bodu. Koncové body jsou adresy URL, které můžete volat z libovolné aplikace. Když provedete volání rozhraní API do online koncového bodu, můžete očekávat (téměř) okamžitou odpověď.

Když tok nasadíte do online koncového bodu, vygeneruje tok adresu URL a klíč, abyste mohli tento tok bezpečně integrovat s jinými aplikacemi nebo obchodními procesy. Při vyvolání koncového bodu se spustí tok a výstup se vrátí v reálném čase. V důsledku toho může nasazení toků do koncových bodů generovat například odpovědi chatu nebo copilotu, které chcete vrátit v jiné aplikaci.

Monitorování metrik vyhodnocení

V toku výzvy je monitorování metrik vyhodnocení klíčem k pochopení výkonu vaší aplikace LLM a zajištění toho, aby splňovaly očekávání z reálného světa a poskytovaly přesné výsledky.

Pokud chcete zjistit, jestli vaše aplikace splňuje praktické potřeby, můžete shromáždit zpětnou vazbu koncových uživatelů a posoudit užitečnost aplikace. Dalším přístupem k pochopení toho, jestli vaše aplikace funguje dobře, je porovnání predikcí LLM s očekávanými nebo pozemními pravdivými odpověďmi na měření přesnosti a relevance. Vyhodnocení predikcí LLM je zásadní pro zajištění spolehlivé a efektivní aplikace LLM.

Metriky

Klíčové metriky používané pro monitorování v toku výzvy nabízejí jedinečné přehledy o výkonu LLM:

  • Uzemnění: Měří zarovnání výstupu aplikace LLM se vstupním zdrojem nebo databází.
  • Relevance: Posuzuje, jak relevantní je výstup aplikace LLM pro daný vstup.
  • Soudržnost: Vyhodnotí logický tok a čitelnost textu aplikace LLM.
  • Fluency: Vyhodnocuje gramatickou a lingvistickou přesnost výstupu aplikace LLM.
  • Podobnost: Kvantifikuje kontextovou a sémantickou shodu mezi výstupem aplikace LLM a základní pravdou.

Pro zajištění kvality jsou klíčové metriky, jako je uzemnění, významnost, soudržnost, plynulost a podobnost, a zajišťují tak přesnou a efektivní interakci s vašimi aplikacemi LLM. Kdykoli vaše aplikace LLM nefunguje podle očekávání, musíte se vrátit k experimentování a iterativním zkoumáním, jak tok vylepšit.