Techniken und Herausforderungen bei der Evaluierung Ihrer GenAI-Anwendungen mit LLM-as-a-judge
KI entwickelt sich rasant weiter, wobei Large Language Models (LLMs) inzwischen in verschiedenen Branchen und Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Da diese LLM-gestützten Anwendungen immer weiter verbreitet sind, müssen wir sicherstellen, dass ihre Ausgaben korrekt, zuverlässig und unvoreingenommen sind. Traditionelle menschliche Bewertungsmethoden reichen oft nicht aus, da sie zu zeitaufwendig und inkonsistent sind, um die Komplexität und den Umfang moderner LLMs zu bewältigen.
Ein vielversprechender Ansatz für diese Herausforderung besteht darin, LLMs als Richter zu verwenden, um ihre Ausgaben zu bewerten. Durch die Nutzung ihrer umfangreichen Trainingsdaten und ihres kontextuellen Verständnisses können LLMs automatisierte, skalierbare und konsistente Bewertungen liefern.
Im April 2024 sprach Sourabh Agrawal, Mitbegründer von UpTrain AI, beim von Zilliz veranstalteten Unstructured Data Meetup über die realen Schwierigkeiten bei der Implementierung von LLM-as-a-judge-Techniken. Er erörterte wichtige Strategien, die sowohl in der Industrie als auch in der Wissenschaft eingesetzt werden, um diese Bewertungen effektiv zu gestalten, und demonstrierte, wie UpTrain AI GenAI-Anwendungen bewertet.
In diesem Blog fassen wir Sourabhs wichtigste Punkte zusammen und untersuchen die praktischen Aspekte des Einsatzes von LLMs zur Bewertung. Wenn Sie tiefer einsteigen möchten, empfehlen wir Ihnen, Sourabhs Vortrag auf YouTube anzusehen.
LLM-Bewertung – Warum ist sie wichtig?
LLMs haben die Art und Weise verändert, wie wir Inhalte generieren und Anwendungen entwickeln. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit können sie jedoch aufgrund ihres begrenzten vortrainierten Wissens manchmal halluzinatorische Antworten erzeugen. Eine beliebte Technik zur Minderung dieses Problems ist Retrieval Augmented Generation (RAG), die LLMs verbessert, indem sie externe Daten mithilfe einer Vektordatenbank wie Milvus und Zilliz Cloud (dem verwalteten Milvus) als Kontext bereitstellt.
Während RAG einige der Schwächen von LLMs effektiv adressiert, bleibt die Bereitstellung dieser Anwendungen in Produktionsumgebungen für greifbaren geschäftlichen Mehrwert komplex. Sie erfordert die Einbindung weiterer Technologien in den Workflow für verschiedene Zwecke, was die Anwendungen komplexer macht und potenzielle Herausforderungen bei der Generierung der genauesten und relevantesten Antworten mit sich bringt. Daher müssen wir die Ausgaben von LLM-gestützten Anwendungen bewerten und sicherstellen, dass sie korrekt, präzise und von hoher Qualität sind.
Welche Metriken Sie zur Bewertung Ihrer GenAI-Apps verwenden sollten
Bei der Bewertung der Leistung von LLMs ist es wichtig, sich auf zentrale Metriken zu konzentrieren, die wertvolle Einblicke in ihre Fähigkeiten bieten. Diese Metriken dienen als Benchmarks zur Messung der Effektivität und zur Steuerung von Verbesserungen. Während des Meetups hob Sourabh Agrawal vier primäre Metriken zur Bewertung der LLM-Leistung hervor und erläuterte Methoden zu deren Bewertung.
Antwortqualität: Eine gute Antwort sollte die Fragen der Nutzer direkt beantworten, ohne unnötige Informationen prägnant sein und alle Aspekte der Frage abdecken. Um die Antwortqualität Ihrer LLM-Anwendungen zu bewerten, sollten Sie prüfen, ob die Ausgabe relevant für den Prompt, prägnant und vollständig ist. Um tiefer einzusteigen, prüfen Sie, ob Ihre LLM-Anwendung korrekte Zitate enthält oder benutzerdefinierte Anweisungen befolgt.
Kontextbewusstsein ist entscheidend für LLM-Anwendungen, die auf externe Datenquellen angewiesen sind, auch bekannt als Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen. Um RAG-Anwendungen zu evaluieren, sollten Sie prüfen, ob die aus der Vektordatenbank abgerufenen Informationen korrekt, relevant und ohne Halluzinationen optimal genutzt werden; und ob das LLM den abgerufenen Kontext korrekt versteht und verwendet, um Antworten zu generieren. Um tiefer in diese Metrik einzutauchen, können Sie auch prüfen, ob das Embedding-Modell innerhalb der RAG-Pipeline gut abgestimmt ist.
Gesprächsqualität: LLM-Anwendungen sollten über alle Interaktionen in Multi-Turn-Gesprächen hinweg Kohärenz und Konsistenz wahren. Evaluationen in dieser Kategorie prüfen, ob die Nutzeranfrage gelöst wird und das LLM den Kontext aus vorherigen Gesprächsrunden angemessen beibehält, logisch antwortet und während des gesamten Gesprächs beim Thema bleibt, um ein reibungsloses und natürliches Dialogerlebnis zu gewährleisten. Fortschrittliche Evaluationsmethoden bewerten die Kohärenz über längere Inhalte hinweg, wie etwa Artikel oder Multi-Turn-Gespräche. Zum Beispiel erwähnte Sourabh, dass das LLM "football" nicht mit "soccer" verwechseln sollte, wenn der Kontext American Football ist.
Sicherheit: Sicherheitsbewertungen prüfen, ob das LLM anfällig für Jailbreaks oder Prompt-Injections ist, die sein Verhalten manipulieren könnten. Sicherheitsbewertungen stellen außerdem sicher, dass die Ausgaben des Modells angemessen sind und das System nicht missbraucht wird.
Verwendung von LLMs als Juroren zur Evaluation Ihrer GenAI-Anwendungen
Heute stehen verschiedene Evaluationswerkzeuge und -techniken zur Verfügung, um die Ausgaben Ihrer GenAI-Anwendungen zu bewerten, darunter menschliche Reviews, LLM-as-a-Judge-Methodiken, automatisierte Bewertungssysteme und mehr. Während menschliche Reviews zuverlässig sind, fehlt es ihnen oft an Skalierbarkeit, und sie können aufgrund subjektiver Verzerrungen inkonsistent sein. Andererseits bieten automatisierte Bewertungssysteme Konsistenz, erfassen jedoch möglicherweise nicht das nuancierte Verständnis, das für bestimmte Arten von Inhalten erforderlich ist.
Der LLM-as-a-Judge-Ansatz bewertet systematisch die Relevanz, Genauigkeit und Gesamtqualität der Ausgaben Ihrer LLM-Anwendung, indem das LLM selbst oder ein separates LLM als "Judge" verwendet wird. LLMs können automatisierte, skalierbare und konsistente Evaluationen liefern, indem sie ihre umfangreichen Trainingsdaten und ihr Kontextverständnis nutzen. Diese Methodik ermöglicht es Entwicklern, den Evaluationsprozess zu standardisieren, schnell Verbesserungsbereiche zu identifizieren, ihre Modelle feinabzustimmen und eine hohe Leistungsqualität sicherzustellen, während menschliche Verzerrungen minimiert werden.
Während des Meetups diskutierte Sourabh zwei primäre Techniken zur Implementierung von LLM-as-a-Judge-Evaluationen, darunter promptbasierte und tuningbasierte Methoden.
Promptbasierte Evaluationen
Promptbasierte Evaluationen sind leicht zu starten und nutzen typischerweise Closed-Source-LLM-APIs. Dieser Ansatz erfordert, dass Sie das Judge-LLM mit spezifischen Kriterien für die Bewertung von Antworten prompten. Nachfolgend sind die vier primären Methoden zur Implementierung promptbasierter Evaluationen aufgeführt.
Score-basierte Evaluationen: Bei score-basierten Evaluationen wird das Judge-LLM aufgefordert, für bestimmte Aspekte einer Antwort, wie Relevanz oder Vollständigkeit, eine Bewertung zwischen 1 und 10 abzugeben. Obwohl diese Methode leicht zu implementieren ist, kann sie aufgrund inhärenter Verzerrungen von LLMs inkonsistent sein.
Klassifikationsbasierte Evaluationen: Klassifikationsbasierte Evaluationen wandeln die Bewertung in Kategorien wie gut, durchschnittlich oder schlecht um. Dieser Ansatz reduziert Variabilität und verbessert die Zuverlässigkeit, indem klare Kriterien für jede Kategorie bereitgestellt werden.
Paarweiser Vergleich: Beim paarweisen Vergleich werden dem Judge-LLM zwei Antworten präsentiert, und es wird gebeten, die bessere auszuwählen. Diese Methode ist nützlich für direkte Vergleiche, kann jedoch Positionsverzerrungen einführen, bei denen die Reihenfolge der Antworten die Evaluation beeinflusst.
Ensemble-Techniken: Ensemble-Techniken verwenden mehrere Judge-LLMs oder mehrere Evaluierungsmethoden, um Antworten zu bewerten. Die Aggregation der Ergebnisse verschiedener Modelle kann individuelle Verzerrungen mindern und die Genauigkeit verbessern. Techniken wie Mehrheitsentscheidungen oder Chain-of-Thought-Prompting sind bei Ensemble-Evaluierungen üblich.
Tuning-basierte Evaluierungen
Tuning-basierte Evaluierungen nutzen Open-Source-LLMs, wie jene von HuggingFace, als Judge und führen ein Fine-Tuning für spezifische Evaluierungsaufgaben durch. Diese Methode ermöglicht mehr Kontrolle und Anpassung, wodurch sie kosteneffizienter und für spezifische Anwendungsfälle geeignet ist. Durch das Fine-Tuning von Modellen, damit sie als Evaluatoren agieren, können Entwickler sicherstellen, dass die Modelle gut auf die einzigartigen Anforderungen ihrer Anwendungen abgestimmt sind.
Herausforderungen bei der Nutzung von LLMs als Judge
Der Aufbau zuverlässiger Evaluierungen für LLM-Anwendungen ist genauso herausfordernd wie die Entwicklung dieser Anwendungen. Während die Nutzung von LLMs als Judges zur Bewertung der Ausgaben Ihrer Anwendungen Skalierbarkeit und Konsistenz bietet, bringt sie auch Herausforderungen und Komplexitäten mit sich, die sorgfältig gemanagt werden müssen.
Verzerrungen in LLM-Evaluierungen
Order Bias: LLMs können von der Reihenfolge beeinflusst werden, in der Informationen präsentiert werden. Wenn beispielsweise eine Antwort oben und eine andere unten angezeigt wird, könnte das Modell die obere bevorzugen. Diese Verzerrung kann zu unfairen Evaluierungen führen.
Egozentrischer Bias: LLMs neigen oft dazu, ihre eigenen generierten Ausgaben zu bevorzugen. Wenn sie gebeten werden, Antworten zu beurteilen, könnten sie ihre eigenen Antworten höher bewerten als die anderer Modelle. Diese selbstbevorzugende Behandlung kann Ergebnisse verzerren und die Fairness der Evaluierung verringern.
Längen-Bias: Einige Modelle bevorzugen längere, detailliertere Antworten, während andere prägnante Antworten bevorzugen. Diese Präferenz kann die wahrgenommene Qualität der Antwort beeinflussen, unabhängig von ihrer Relevanz oder Genauigkeit.
Konsistenzprobleme
Sicherzustellen, dass Evaluierungen über mehrere Durchläufe hinweg konsistent sind, ist eine der zentralen Herausforderungen. Aufgrund ihrer inhärenten Variabilität können LLMs in unterschiedlichen Durchläufen für dieselbe Antwort unterschiedliche Bewertungen erzeugen.
Mangel an domänenspezifischem Wissen
Um genaue Evaluierungen bereitzustellen, müssen LLMs die spezifische Domäne verstehen, die sie evaluieren, einschließlich der Terminologie, des Kontexts und der Nuancen des Fachgebiets. Ohne dieses Wissen könnten Evaluierungen kritische Aspekte der Antwort übersehen.
LLM-Evaluierungen müssen an unterschiedliche Kontexte und Nutzer-Personas anpassbar sein. Eine Antwort, die in einem Kontext angemessen ist, ist es in einem anderen möglicherweise nicht. Die Anpassung von Evaluierungen an die spezifischen Anforderungen und Erwartungen verschiedener Nutzergruppen ist für genaue Bewertungen unerlässlich.
Evaluierung komplexer Antworten
Um eine gründliche und genaue Evaluierung sicherzustellen, ist es essenziell, komplexe Antworten in kleinere, besser handhabbare Komponenten aufzuteilen. Dieser Ansatz ermöglicht eine detaillierte Bewertung jedes Teils und verbessert den gesamten Evaluierungsprozess. Allerdings erhöht er auch die Komplexität der Evaluierung selbst.
Die Evaluierung von Multi-Turn-Konversationen führt eine zusätzliche Schwierigkeitsebene ein. Das Judge-LLM muss den Kontext aus vorherigen Interaktionen beibehalten und während des gesamten Dialogs Kohärenz wahren. Die Bewältigung dieser Herausforderung erfordert ausgefeilte Evaluierungstechniken, die die Kontexterhaltung effektiv managen und einen nahtlosen Gesprächsfluss sicherstellen.
Sicherheitsbedenken
LLMs können anfällig für Prompt Injections und Jailbreaks sein, bei denen bösartige Eingaben das Verhalten des Modells manipulieren. Das Erkennen und Eindämmen dieser Sicherheitsbedrohungen ist entscheidend für sichere und zuverlässige Evaluierungen.
Kosten von Evaluierungen
Die Evaluierung von LLM-Ausgaben kann ressourcenintensiv sein. Die Kosten von Evaluierungen mit dem Bedarf an Genauigkeit in Einklang zu bringen, ist eine erhebliche Herausforderung.
Wie lassen sich diese Einschränkungen bewältigen?
Da die Verwendung von LLMs als Richter zur Bewertung Ihrer LLM-Anwendungen Einschränkungen hat, wie können wir diese angehen? Sourabh teilte seine Strategien während des Unstructured Data Meetup.
Objektive Bewertungen
Bewertungen sollten so objektiv wie möglich sein. Diese Strategie hilft, Verzerrungen zu reduzieren, und bietet eine konsistente Grundlage für die Beurteilung von LLM-Ausgaben. Entwickler können eine Standard-Baseline erstellen, die konsistente und zuverlässige Urteile liefert, indem sie klare, messbare Bewertungskriterien festlegen.
Prüfung auf Prägnanz
Um Prägnanz zu bewerten, zerlegen Sie Antworten in sinnvolle Teilbereiche. Jeder Teil sollte einzeln überprüft werden, um festzustellen, ob er die Benutzeranfrage direkt beantwortet. Die endgültige Punktzahl wird dann als Verhältnis der relevanten Teile geteilt durch die Gesamtzahl der Teile berechnet, wodurch eine gründliche und präzise Bewertung sichergestellt wird.
Bewertungsstrategie
Sourabh empfahl außerdem die Verwendung eines Bewertungssystems mit den Optionen "YES, NO, MAYBE". Dieser Ansatz bietet im Vergleich zu einer einfachen binären Auswahl eine klarere und nuanciertere Bewertung und berücksichtigt Grenzfälle, in denen Antworten nicht in die Extreme fallen.
Kosteneffiziente Bewertungen
Um Kosten zu verwalten, nutzen Sie so weit wie möglich günstigere LLMs. Entwickler können Kosteneffizienz aufrechterhalten, ohne die Bewertungsqualität zu beeinträchtigen, indem sie weniger teure Modelle für erste Bewertungen verwenden und kostenintensive Modelle für kritische oder mehrdeutige Fälle reservieren.
Domänenspezifisches Fine-Tuning
Das Fine-Tuning Ihres Richter-LLM funktioniert für bestimmte Domänen besser als die Verwendung eines allgemeinen Modells. Das Fine-Tuning von Modellen für bestimmte Bereiche wie Recht oder Medizin stellt sicher, dass Bewertungen genauer und relevanter für den jeweiligen Kontext sind.
Verwendung von Bewertungen zur Förderung von Verbesserungen: Nach der Produktion
LLM-Bewertungen sind wichtig, um Fehlerfälle und blinde Flecken in LLM-Anwendungen zu identifizieren, insbesondere sobald sie in Produktion sind. Sourabh stellte Best Practices für die Nutzung von Bewertungen vor, um nach der Produktion kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.
Führen Sie wichtige Bewertungen durch, um die Leistung zu überwachen, da Bewertungskosten steigen können.
Wählen Sie Fehlerfälle aus und führen Sie eine Ursachenanalyse an ihnen durch. Dieser Ansatz hilft Ihnen zu verstehen, warum bestimmte Antworten fehlschlagen und was verbessert werden kann.
Bestimmen Sie, ob das Problem mit Retrieval, Nutzung, Zitierung oder unklaren Benutzeranfragen zusammenhängt. Diese detaillierte Analyse ermöglicht gezielte Verbesserungen und stellt sicher, dass Ihre LLM-Anwendungen im Laufe der Zeit robuster und zuverlässiger werden.
So verwenden Sie UpTrain AI zur Bewertung Ihrer LLM-Anwendungen
Am Ende präsentierte Sourabh UpTrain AI, ein Open-Source-Framework zur Bewertung von LLM-Anwendungen. Mit pip können Entwickler UpTrain installieren und Bewertungsmodelle mithilfe von API-Schlüsseln von OpenAI oder Hugging Face definieren.
Der Bewertungsprozess mit UpTrain AI umfasst das Definieren von Datensätzen mit Fragen, Kontext und Antworten und anschließend das Ausführen von Bewertungen für Genauigkeit, Vollständigkeit, Prägnanz und Gesprächsqualität. UpTrain liefert Punktzahlen und Erklärungen, zerlegt lange Antworten in Teilabschnitte und bewertet jeden einzelnen für ein objektiveres Maß an Prägnanz.
Das UpTrain-Dashboard protokolliert alle Daten und ermöglicht den Vergleich von Modellen und Prompts sowie die Überwachung der Leistung. Es hilft, Fehlerfälle zu identifizieren und Ursachen zu analysieren, um Probleme bei Retrieval, Nutzung oder Zitierung genau zu bestimmen.
Die Oberfläche des UpTrain-Dashboards
Die Oberfläche des UpTrain-Dashboards
Um mehr über UpTrain zu erfahren, können Sie das GitHub-Projekt besuchen. Sie können sich auch die Aufzeichnung von Sourabhs Vortrag auf YouTube ansehen und dem schrittweisen Ansatz folgen, den er während des Unstructured Data Meetup demonstriert hat.
Fazit
Die Entwicklung zuverlässiger und effektiver LLM-Anwendungen ist nicht einfach und bringt viele Herausforderungen mit sich, darunter Verzerrungen, Konsistenz und fehlendes domänenspezifisches Wissen. Das Fine-Tuning Ihres LLM für bestimmte Aufgaben oder die Nutzung einer Vektordatenbank wie Milvus, um Ihr LLM mit externem Wissen zu versorgen, sind beliebte Methoden, um diese Probleme zu beheben.
Es ist jedoch auch unerlässlich, effektive Evaluierungstechniken und -tools einzusetzen, um sicherzustellen, dass LLM-Ausgaben korrekt und aussagekräftig sind, und um die LLM-Anwendungen auf Grundlage der Evaluierungsergebnisse zu verfeinern. Der LLM-as-a-judge-Ansatz ist eine beliebte Technik, die diese Rolle erfüllen kann und Skalierbarkeit sowie Konsistenz bietet. Tools wie UpTrain AI und viele andere Frameworks wie TruLens spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von LLM-Evaluierungen und machen den Prozess effizienter und zuverlässiger.
Weiterführende Lektüre
Nutzen Sie die folgenden Ressourcen, wenn Sie tiefer in LLM-Evaluierungen eintauchen möchten.
Sourabh Agrawals Vortrag auf YouTube.
Evaluierungen für Retrieval Augmented Generation: TruLens + Milvus
Erkundung von Retrieval Augmented Generation (RAG): Chunking, LLMs und Evaluierungen
Der Weg zur Produktion: Evaluierungen und Observability von LLM-Anwendungen
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