プロンプトフロー SDK を使用して評価する

[アーティクル]
05/21/2024

重要

この記事で説明する機能の一部は、プレビューでのみ使用できる場合があります。このプレビューはサービスレベルアグリーメントなしで提供されており、運用環境ではお勧めしません。特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。詳しくは、Microsoft Azure プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。

大量のデータセットに適用されたときの生成 AI アプリケーションのパフォーマンスを徹底的に評価するために、プロンプトフロー SDK を使用して開発環境で評価を行うことができます。テストデータセットまたはターゲットを指定すると、生成 AI アプリケーションのパフォーマンスが、数学ベースのメトリックと、AI 支援の品質および安全性エバリュエーターの両方で定量的に測定されます。組み込みまたはカスタムのエバリュエーターを使用すると、アプリケーションの機能と制限に関する包括的な分析情報を得ることができます。

この記事では、プロンプトフロー SDK を使用して、組み込みエバリュエーターを使用するターゲットのアプリケーションで、単一のデータ行 (大きなデータセット) に対してエバリュエーターを実行し、Azure AI Studio で結果と評価ログを追跡する方法について説明します。

作業の開始

まず、プロンプトフロー SDK からエバリュエーターパッケージをインストールします。

pip install promptflow-evals

組み込みエバリュエーター

組み込みエバリュエーターは、次のアプリケーションシナリオをサポートします。

質問と回答: このシナリオは、クエリの送信と回答の生成を含むアプリケーション向けのものです。
チャット: このシナリオは、モデルが取得拡張アプローチを使用して会話に参加し、指定されたドキュメントから情報を抽出し、詳細な応答を生成するアプリケーションに適しています。

各エバリュエーターの定義とその計算方法の詳細については、こちらを参照してください。

カテゴリ	エバリュエータークラス
パフォーマンスと品質	`GroundednessEvaluator`、`RelevanceEvaluator`、`CoherenceEvaluator`、`FluencyEvaluator`、`SimilarityEvaluator`、`F1ScoreEvaluator`
リスクと安全性	`ViolenceEvaluator`、`SexualEvaluator`、`SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`
複合	`QAEvaluator`、`ChatEvaluator`、`ContentSafetyEvaluator`, `ContentSafetyChatEvaluator`

組み込みの品質メトリックと安全性メトリックのカテゴリは両方とも、質問と回答のペアを、特定のエバリュエーター用の追加情報と共に取り込みます。

組み込みの複合エバリュエーターは、個々のエバリュエーターで構成されます。

QAEvaluator は、質問と回答のペアに関する複合メトリックを単一の出力にするために、すべての品質エバリュエーターを結合します
ChatEvaluator は、OpenAI メッセージプロトコル (こちらを参照) に従って、チャットメッセージの 1 つの出力のすべての品質エバリュエーターを結合したものです。すべての品質エバリュエーターに加えて、取得スコアのサポートも含まれています。取得スコアは現在、スタンドアロンエバリュエータークラスとしてはサポートされていません。
ContentSafetyEvaluator は、質問と回答のペアに関する複合メトリックを単一の出力にするために、すべての安全性エバリュエーターを結合します
ContentSafetyChatEvaluator は、OpenAI メッセージプロトコル (こちらを参照) に従って、チャットメッセージの 1 つの出力のすべての安全性エバリュエーターを結合したものです。

組み込みエバリュエーターに必要なデータ入力

質問と回答のペアは、以下に示すように、必要な入力と評価データセットに対する列マッピングを含む .jsonl 形式とする必要があります。

エバリュエーター	`question`	`answer`	`context`	`ground_truth`
`GroundednessEvaluator`	該当なし	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし
`RelevanceEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし
`CoherenceEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	該当なし
`FluencyEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	該当なし
`SimilarityEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	必須: 文字列
`F1ScoreEvaluator`	該当なし	必須: 文字列	該当なし	必須: 文字列
`ViolenceEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	該当なし
`SexualEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	該当なし
`SelfHarmEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	該当なし
`HateUnfairnessEvaluator`	必須: 文字列	必須: 文字列	該当なし	該当なし

質問: 生成 AI アプリケーションに送信される質問
回答: 生成 AI アプリケーションによって生成された質問に対する応答
コンテキスト: 応答が生成されるソース (つまり、基になるドキュメント)
グラウンドトゥルース: 真の答えとしてユーザー/人間によって生成された、質問への応答

パフォーマンスおよび品質エバリュエーター

AI 支援によるパフォーマンスと品質に関するメトリックを使用する場合は、その計算プロセス用の GPT モデルを指定する必要があります。計算用の GPT-3.5、GPT-4、または Davinci モデルのいずれかを使用するデプロイを選択し、それを model_config として設定します。

Note

これらのエバリュエーターで最適なパフォーマンスと解析可能な応答を得るためには、(preview) サフィックスを持たない GPT モデルを使用することをお勧めします。

必要なエバリュエータークラスをインポートすると、組み込みエバリュエーターを実行できます。必ず環境変数を設定してください。

import os
from promptflow.core import AzureOpenAIModelConfiguration

# Initialize Azure OpenAI Connection with your environment variables
model_config = AzureOpenAIModelConfiguration(
    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 promptflow.evals.evaluators import RelevanceEvaluator

# Initialzing Relevance Evaluator
relevance_eval = RelevanceEvaluator(model_config)
# Running Relevance Evaluator on single input row
relevance_score = relevance_eval(
    answer="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.",
    question="Which tent is the most waterproof?",
)
print(relevance_score)

結果の例を次に示します。

{'relevance.gpt_relevance': 5.0}

リスクおよび安全性エバリュエーター

AI 支援のリスクおよび安全性メトリックを使用する場合、GPT モデルは必要ありません。 model_config の代わりに、azure_ai_project 情報を指定します。これにより、Azure AI Studio 安全性評価バックエンドサービスにアクセスします。このサービスは、コンテンツリスクの重大度スコアと理由を生成できる GPT-4 モデルをプロビジョニングして、安全性エバリュエーターを有効にします。

Note

現在、AI 支援によるリスクと安全性に関するメトリックは、米国東部 2、フランス中部、英国南部、スウェーデン中部のリージョンでのみご利用いただけます。 Azure AI Content Safety の根拠性検出を活用した根拠性測定は、米国東部 2 とスウェーデン中部のリージョンでのみサポートされています。サポートされているメトリックの詳細については、こちらを参照してください。

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

from promptflow.evals.evaluators import ViolenceEvaluator

# Initialzing Violence Evaluator with project information
violence_eval = ViolenceEvaluator(azure_ai_project)
# Running Violence Evaluator on single input row
violence_score = violence_eval(question="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}

安全性エバリュエーターの結果は、次の情報を含む辞書です。

{metric_name} は、そのコンテンツリスクの重大度ラベル (非常に低い、低、中、高) を提供します。各コンテンツリスクと重大度スケールの詳細については、こちらを参照してください。
{metric_name}_score には、{metric_name} で指定された重大度レベルにマップされる、0 から 7 の範囲の重大度レベルが含まれます。
{metric_name}_reason には、各データポイントに特定の重大度スコアが与えられた理由を説明するテキストが含まれます。

ジェイルブレイクの脆弱性の評価

ジェイルブレイクの評価は、AI 支援メトリックではなく、比較測定です。レッドチーミングが実施された 2 つの異なるデータセット (ベースラインの敵対的テストデータセットと、最初のターンにジェイルブレイクを挿入する同じ敵対的テストデータセット) に対して ContentSafetyEvaluator または ContentSafetyChatEvaluator を実行します。これは、敵対的シミュレーターで生成された機能と攻撃データセットを使用して実行できます。この後、次に、2 つのテストデータセットの各安全性エバリュエーターに関する集計スコア間で、コンテンツ安全性エバリュエーターからの結果を比較すると、ジェイルブレイクの脆弱性を評価できます。

複合エバリュエーター

複合エバリュエーターは組み込みのエバリュエーターであり、個々の品質または安全性メトリックを結合して、すぐに使用できる幅広いメトリックを簡単に提供できます。

ChatEvaluator クラスは、チャットメッセージを評価するための品質メトリックを提供するため、会話の最後のターンでのみ評価することを示すオプションのフラグがあります。

from promptflow.evals.evaluators import ChatEvaluator

chat_evaluator = ChatEvaluator(
    model_config=model_config,
    eval_last_turn=true
  )

カスタムエバリュエーター

組み込みエバリュエーターを使用すると、何も設定せずにアプリケーションの世代の評価をすぐに開始できます。しかし、特定の評価ニーズに対応するために、コードベースまたはプロンプトベースの独自のエバリュエーターを構築することが必要な場合があります。

コードベースのエバリュエーター

場合によっては、特定の評価メトリックに大規模言語モデルが必要ないことがあります。このような場合、コードベースのエバリュエーターを使用すると、関数または呼び出し可能なクラスに基づいてメメトリックを柔軟に定義できます。回答の長さを計算する answer_length.py の例の単純な Python クラスの場合:

class AnswerLengthEvaluator:
    def __init__(self):
        pass

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

コードベースの独自のエバリュエーターを作成し、呼び出し可能なクラスをインポートして、データ行でそのエバリュエーターを実行します。

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)

結果は次のようになります。

{"answer_length":27}

プロンプトベースのエバリュエーター

プロンプトベースの独自の大規模言語モデルエバリュエーターを構築するには、Prompty ファイルに基づいてカスタムエバリュエーターを作成できます。 Prompty は、プロンプトテンプレートを開発するためのファイルであり、拡張子 .prompty が付きます。 Prompty アセットは、フロントマターが変更されたマークダウンファイルです。フロントマターは YAML 形式であり、Prompty のモデル構成と予期される入力を定義する多くのメタデータフィールドが含まれています。次のような apology.prompty ファイルの例の場合:

---
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": "text" }
inputs:
  question:
    type: string
  answer:
    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.

以下にチャット会話と正しい応答の例をいくつか示します。

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}

スコア付けされる実際の会話を以下に示します。

user: {{question}}
assistant: {{answer}}
output:

プロンプトベースの独自のエバリュエーターを作成し、データの行で実行できます。

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(
    question="What is the capital of France?", answer="Paris"
)
print(apology_score)

結果を次に示します。

{"apology": 0}

`evaluate()` を使用してテストデータで評価する

単一のデータ行で組み込みまたはカスタムのエバリュエーターのスポットチェックを行った後、テストデータセット全体で evaluate() API を使用して複数のエバリュエーターを結合できます。 evaluate() がデータを正しく解析できるようにするには、列マッピングを指定して、データセットの列を、エバリュエーターで受け入れられるキーワードにマップする必要があります。この場合、ground_truth のデータマッピングを指定します。

from promptflow.evals.evaluate 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"
)

ヒント

リンクの result.studio_url プロパティの内容を取得し、ログされた評価結果を Azure AI Studio で表示します。エバリュエーターの出力は辞書になります。これには、集計 metrics と行レベルのデータおよびメトリックが含まれます。出力の例を次に示します。

{'metrics': {'answer_length.value': 49.333333333333336,
             'relevance.gpt_relevance': 5.0},
 'rows': [{'inputs.answer': '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.question': 'What is the capital of France?',
           'outputs.answer_length.value': 31,
           'outputs.relevance.gpt_relevance': 5},
          {'inputs.answer': '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.question': 'Who developed the theory of relativity?',
           'outputs.answer_length.value': 51,
           'outputs.relevance.gpt_relevance': 5},
          {'inputs.answer': '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.question': 'What is the speed of light?',
           'outputs.answer_length.value': 66,
           'outputs.relevance.gpt_relevance': 5}],
 'traces': {}}

`evaluate()` でサポートされているデータ形式

evaluate() API は、JSONLines 形式のデータのみを受け入れます。 ChatEvaluator または ContentSafetyChatEvaluator を除くすべての組み込みエバリュエーターの場合、evaluate() には、必要な入力フィールドを含む次の形式のデータが必要です。組み込みエバリュエーターに必要なデータ入力に関する前のセクションを参照してください。

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

複合エバリュエータークラス ChatEvaluator および ContentSafetyChatEvaluator の場合、OpenAI のメッセージプロトコル (こちらを参照) に準拠するメッセージの配列が必要です。メッセージプロトコルには、次の情報を含むメッセージのロールベースの一覧が含まれています。

content: ユーザーとアプリケーションまたはアシスタントとの間で行われる対話のそのターンの内容。
role: ユーザーまたはアプリケーション/アシスタント。
"citations" ("context" 内): 取得拡張生成 (RAG) モデルのキー値ペアとしてドキュメントとその ID を提供します。

エバリュエータークラス	取得したドキュメントからの引用
`GroundednessEvaluator`	必須: 文字列
`RelevanceEvaluator`	必須: 文字列
`CoherenceEvaluator`	該当なし
`FluencyEvaluator`	該当なし

引用: 取得モデルによって取得されたドキュメントの関連ソース、またはモデルの回答が生成される背景となったユーザーによって指定されたコンテキスト。

{
    "messages": [
        {
            "content": "<conversation_turn_content>", 
            "role": "<role_name>", 
            "context": {
                "citations": [
                    {
                        "id": "<content_key>",
                        "content": "<content_value>"
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

ChatEvaluator または ContentSafetyChatEvaluator を使用して evaluate() を実行するには、messages が上記で定義したチャットプロトコルに準拠していることを前提として、データマッピングでキーがメッセージの配列と一致していることを確認します。

result = evaluate(
    data="data.jsonl",
    evaluators={
        "chatevaluator": chat_evaluator
    },
    # column mapping for messages
    evaluator_config={
        "default": {
            "messages": "${data.messages}"
        }
    }
)

ターゲットで評価する

評価の前に実行したいクエリのリストがある場合のために、evaluate() は target パラメーターもサポートしています。これにより、回答を収集するためのクエリをアプリケーションに送信した後、その結果の質問と応答に対してエバリュエーターを実行できます。

ターゲットには、辞書内の任意の呼び出し可能なクラスを指定できます。この場合は、呼び出し可能なクラス askwiki() を含む Python スクリプト askwiki.py があり、これをターゲットとして設定できます。単純な askwiki アプリに送信できるクエリのデータセットがある場合、出力の関連性を評価できます。

from askwiki import askwiki

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

次の方法で共有

プロンプトフロー SDK を使用して評価する

作業の開始

組み込みエバリュエーター

組み込みエバリュエーターに必要なデータ入力

パフォーマンスおよび品質エバリュエーター

リスクおよび安全性エバリュエーター

ジェイルブレイクの脆弱性の評価

複合エバリュエーター

カスタムエバリュエーター

コードベースのエバリュエーター

プロンプトベースのエバリュエーター

`evaluate()` を使用してテストデータで評価する

`evaluate()` でサポートされているデータ形式

ターゲットで評価する

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フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

プロンプト フロー SDK を使用して評価する

作業の開始

組み込みエバリュエーター

組み込みエバリュエーターに必要なデータ入力

パフォーマンスおよび品質エバリュエーター

リスクおよび安全性エバリュエーター

ジェイルブレイクの脆弱性の評価

複合エバリュエーター

カスタム エバリュエーター

コードベースのエバリュエーター

プロンプトベースのエバリュエーター

evaluate() を使用してテスト データで評価する

evaluate() でサポートされているデータ形式

ターゲットで評価する

関連するコンテンツ

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その他のリソース

プロンプトフロー SDK を使用して評価する

カスタムエバリュエーター

`evaluate()` を使用してテストデータで評価する

`evaluate()` でサポートされているデータ形式