프롬프트 흐름 SDK로 평가

아티클
05/22/2024

Important

이 문서에 설명된 기능 중 일부는 미리 보기로만 제공될 수 있습니다. 이 미리 보기는 서비스 수준 계약 없이 제공되며, 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.

상당한 데이터 세트에 적용될 때 생성 AI 애플리케이션의 성능을 철저히 평가하려면 프롬프트 흐름 SDK를 사용하여 개발 환경에서 평가할 수 있습니다. 테스트 데이터 세트 또는 대상을 고려할 때 생성 AI 애플리케이션 세대는 수학 기반 메트릭과 AI 지원 품질 및 안전 평가자를 모두 사용하여 양적으로 측정됩니다. 기본 제공 또는 사용자 지정 평가자는 애플리케이션의 기능 및 제한 사항에 대한 포괄적인 인사이트를 제공할 수 있습니다.

이 문서에서는 프롬프트 흐름 SDK를 사용하여 기본 제공 평가자가 있는 애플리케이션 대상에서 더 큰 테스트 데이터 세트인 단일 데이터 행에서 평가자를 실행한 다음, Azure AI Studio에서 결과 및 평가 로그를 추적하는 방법을 알아봅니다.

시작

먼저 프롬프트 흐름 SDK에서 평가기 패키지를 설치합니다.

pip install promptflow-evals

기본 제공 계산기

기본 제공 평가기는 다음 애플리케이션 시나리오를 지원합니다.

질문 및 답변: 이 시나리오는 쿼리를 보내고 응답을 생성하는 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.
채팅: 이 시나리오는 모델이 제공된 문서에서 정보를 추출하고 자세한 응답을 생성하는 검색 보강 방법을 사용하여 대화에 참여하는 애플리케이션에 적합합니다.

각 계산기 정의 및 계산 방법에 대한 자세한 내용은 여기에서 자세히 알아보세요.

범주	계산기 클래스
성능 및 품질	`GroundednessEvaluator`, `RelevanceEvaluator`, `CoherenceEvaluator`, `FluencyEvaluator`, `SimilarityEvaluator`, `F1ScoreEvaluator`
위험 및 안전	`ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, `SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`
복합	`QAEvaluator`, `ChatEvaluator`, `ContentSafetyEvaluator`, `ContentSafetyChatEvaluator`

기본 제공 품질 및 안전 메트릭의 두 범주는 질문 및 답변 쌍과 특정 평가기에 대한 추가 정보를 사용합니다.

기본 제공 복합 계산기는 개별 평가자로 구성됩니다.

QAEvaluator는 질문 및 답변 쌍에 대한 결합된 메트릭의 단일 출력에 대한 모든 품질 평가기를 결합합니다.
ChatEvaluator은(는) 여기에서 찾을 수 있는 OpenAI 메시지 프로토콜에 따라 채팅 메시지에 대한 결합된 메트릭의 단일 출력에 대한 모든 품질 평가자를 결합합니다. 모든 품질 평가기 외에도 검색 점수에 대한 지원이 포함됩니다. 검색 점수는 현재 독립 실행형 계산기 클래스로 지원되지 않습니다.
ContentSafetyEvaluator는 질문 및 답변 쌍에 대한 결합된 메트릭의 단일 출력에 대한 모든 안전 평가기를 결합합니다.
ContentSafetyChatEvaluator은(는) 여기에서 찾을 수 있는 OpenAI 메시지 프로토콜에 따라 채팅 메시지에 대한 결합된 메트릭의 단일 출력에 대한 모든 안전 평가자를 결합합니다.

기본 제공 계산기에 필요한 데이터 입력

다음과 같이 필요한 입력이 있는 .jsonl 형식의 질문 및 답변 쌍과 데이터 세트를 평가하기 위한 열 매핑이 필요합니다.

평가기	`question`	`answer`	`context`	`ground_truth`
`GroundednessEvaluator`	해당 없음	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음
`RelevanceEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음
`CoherenceEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	해당 없음
`FluencyEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	해당 없음
`SimilarityEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	필수: 문자열
`F1ScoreEvaluator`	해당 없음	필수: 문자열	해당 없음	필수: 문자열
`ViolenceEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	해당 없음
`SexualEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	해당 없음
`SelfHarmEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	해당 없음
`HateUnfairnessEvaluator`	필수: 문자열	필수: 문자열	해당 없음	해당 없음

질문: 생성형 AI 애플리케이션에 전송된 질문
답변: 생성형 AI 애플리케이션에서 생성된 질문에 대한 답변
컨텍스트: 응답이 생성된 소스(즉, 근거 문서)
참값: 사용자/인간이 정답으로 생성한 질문에 대한 응답

성능 및 품질 평가자

AI 지원 성능 및 품질 메트릭을 사용하는 경우 계산 프로세스에 대해 GPT 모델을 지정해야 합니다. GPT-3.5, GPT-4 또는 계산에 대한 Davinci 모델을 사용하여 배포를 선택하고 model_config을(를) 설정합니다.

참고 항목

평가기에서 최상의 성능 및 구문 분석 가능한 답변을 얻으려면 (preview) 접미사가 없는 GPT 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

원하는 계산기 클래스를 가져와 기본 제공 평가자를 실행할 수 있습니다. 환경 변수를 설정해야 합니다.

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)

결과의 예는 다음과 같습니다.

{'relevance.gpt_relevance': 5.0}

위험 및 안전 평가자

AI 지원 위험 및 안전 메트릭을 사용하는 경우 GPT 모델이 필요하지 않습니다. model_config 대신 azure_ai_project 정보를 제공합니다. 이렇게 하면 콘텐츠 위험 심각도 점수 및 추론을 생성하여 안전 평가자를 사용하도록 설정할 수 있는 GPT-4 모델을 프로비전하는 Azure AI Studio 안전 평가 백 엔드 서비스에 액세스합니다.

참고 항목

현재 AI 지원 위험 및 안전 메트릭은 미국 동부 2, 프랑스 중부, 영국 남부, 스웨덴 중부 지역에서만 사용할 수 있습니다. Azure AI 콘텐츠 보안 접지 검색을 활용하는 접지 측정은 미국 동부 2 및 스웨덴 중부 지역에서만 지원됩니다. 지원되는 메트릭과 언제, 어떤 메트릭을 사용해야 하는지에 대해 여기에서 자세히 알아보세요.

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}

안전 평가기의 결과는 다음을 포함하는 사전입니다.

{metric_name}은(는) 매우 낮음, 낮음, 중간 및 높음의 콘텐츠 위험에 대한 심각도 레이블을 제공합니다. 여기에서 각 콘텐츠 위험 및 심각도 확장에 대한 설명에 대해 자세히 확인할 수 있습니다.
{metric_name}_score은(는) {metric_name}에서 지정된 심각도 레이블에 매핑되는 심각도 수준이 0에서 7 사이입니다.
{metric_name}_reason은(는) 각 데이터 요소에 대해 특정 심각도 점수가 지정된 이유에 대한 텍스트 추론이 있습니다.

탈옥 취약성 평가

탈옥 평가는 AI 지원 메트릭이 아닌 비교 측정입니다. 두 개의 서로 다른 빨간색 팀 데이터 세트에서 ContentSafetyEvaluator 또는 ContentSafetyChatEvaluator을(를) 실행합니다. 즉, 첫 번째 턴에서 탈옥 주사를 사용한 기준 적대적 테스트 데이터 세트와 동일한 적대적 테스트 데이터 세트입니다. 악의적인 시뮬레이터로 생성된 기능 및 공격 데이터 세트를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 콘텐츠 안전 평가자의 결과를 각 안전 평가자에 대한 두 테스트 데이터 세트의 집계 점수 간에 비교하여 탈옥 취약성을 평가할 수 있습니다.

복합 계산기

복합 평가기는 개별 품질 또는 안전 메트릭을 결합하여 바로 광범위한 메트릭을 쉽게 제공하는 평가기에서 빌드됩니다.

ChatEvaluator 클래스는 채팅 메시지를 평가하기 위한 품질 메트릭을 제공하므로 대화의 마지막 턴에서만 평가하려고 함을 나타내는 선택적 플래그가 있습니다.

from promptflow.evals.evaluators import ChatEvaluator

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

사용자 지정 계산기

기본 제공 평가기는 기본적으로 애플리케이션의 세대 평가를 시작하는 데 매우 좋습니다. 그러나 특정 평가 요구 사항에 맞게 고유한 코드 기반 또는 프롬프트 기반 평가기를 빌드할 수 있습니다.

코드 기반 계산기

특정 평가 메트릭에 대용량 언어 모델이 필요하지 않은 경우가 있습니다. 코드 기반 평가자가 함수 또는 호출 가능한 클래스를 기반으로 메트릭을 유연하게 정의할 수 있는 경우입니다. 예제 answer_length.py은(는) 간단한 Python 클래스가 제공되어 응답 길이를 계산합니다.

class AnswerLengthEvaluator:
    def __init__(self):
        pass

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

호출 가능한 클래스를 가져와서 사용자 고유의 코드 기반 계산기를 만들고 데이터 행에서 실행할 수 있습니다.

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)

결과:

{"answer_length":27}

프롬프트 기반 계산기

프롬프트 기반 대용량 언어 모델 평가기를 빌드하려면 Prompty 파일을 기반으로 사용자 지정 평가기를 만들 수 있습니다. 프롬프트는 프롬프트 템플릿을 개발하기 위한 .prompty 확장이 있는 파일입니다. 프롬프트 자산은 수정된 전면 문제가 있는 markdown 파일입니다. 앞의 문제는 모델 구성 및 프롬프트의 예상 입력을 정의하는 많은 메타데이터 필드를 포함하는 YAML 형식입니다. 다음과 같은 예제 apology.prompty 파일이 제공됩니다.

---
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.

다음은 채팅 대화 및 올바른 답변의 몇 가지 예입니다.

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}

채점할 실제 대화는 다음과 같습니다.

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

사용자 고유의 프롬프트 기반 계산기를 만들고 데이터 행에서 실행할 수 있습니다.

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)

결과는 다음과 같습니다.

{"apology": 0}

`evaluate()`을(를) 사용하여 테스트 데이터 세트 평가

단일 데이터 행에서 기본 제공 또는 사용자 지정 계산기를 스폿 검사한 후 여러 평가기를 전체 테스트 데이터 세트의 evaluate() API와 결합할 수 있습니다. evaluate()이(가) 데이터를 올바르게 구문 분석할 수 있도록 하려면 열 매핑을 지정하여 데이터 세트의 열을 평가자가 허용하는 키 단어에 매핑해야 합니다. 이 경우 ground_truth에 대한 데이터 매핑을 지정합니다.

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"
)

팁

Azure AI Studio에서 기록된 평가 결과를 보려면 링크에 대한 result.studio_url 속성의 내용을 가져옵니다. 계산기는 집계 metrics 및 행 수준 데이터 및 메트릭을 포함하는 사전을 출력합니다. 출력의 예는 다음과 같습니다.

{'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()`에 대해 지원되는 데이터 형식

evaluate() API는 JSONLines 형식의 데이터만 허용합니다. ChatEvaluator, ContentSafetyChatEvaluator 또는 evaluate()을(를) 제외한 모든 기본 제공 평가자의 경우 필요한 입력 필드가 있는 다음 형식의 데이터가 필요합니다. 기본 제공 평가자 필요한 데이터 입력에 대한 이전 섹션을 참조하세요.

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

복합 계산기 클래스인 ChatEvaluator 및 ContentSafetyChatEvaluator인 경우 여기에서 찾을 수 있는 OpenAI의 메시지 프로토콜을 준수하는 메시지 배열이 필요합니다. 메시지 프로토콜에는 다음과 같은 역할 기반 메시지 목록이 포함되어 있습니다.

content: 사용자와 애플리케이션 또는 도우미 간의 상호 작용에 대한 해당 턴의 콘텐츠입니다.
role: 사용자 또는 애플리케이션/도우미입니다.
"citations"("context" 내): 검색 증강 생성 모델의 키 값 쌍으로 문서와 해당 ID를 제공합니다.

계산기 클래스	검색된 문서의 인용
`GroundednessEvaluator`	필수: 문자열
`RelevanceEvaluator`	필수: 문자열
`CoherenceEvaluator`	해당 없음
`FluencyEvaluator`	해당 없음

인용: 검색 모델에 의해 검색된 문서의 관련 소스 또는 모델의 응답이 생성되는 사용자 제공 컨텍스트입니다.

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

ChatEvaluator 또는 ContentSafetyChatEvaluator으로 evaluate()에 대한 데이터 매핑에서 데이터가 위에서 정의한 채팅 프로토콜을 준수하는 경우 메시지 배열에 대한 키 messages이(가) 일치해야 합니다.

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

대상에서 평가

실행하고 평가하려는 쿼리 목록이 있는 경우, evaluate()는 애플리케이션에 쿼리를 보내 응답을 수집한 다음, 결과 쿼리 및 응답에서 평가기를 실행할 수 있는 target 매개 변수도 지원합니다.

대상은 디렉터리의 호출 가능한 클래스일 수 있습니다. 이 경우 대상으로 설정할 수 있는 호출 가능한 클래스 askwiki()이(가) 있는 python 스크립트 askwiki.py이(가) 있습니다. 간단한 askwiki 앱으로 보낼 수 있는 쿼리의 데이터 세트를 감안할 때 출력의 관련성을 평가할 수 있습니다.

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}"
        }
    }
)

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