Путь к продакшену: оценки и наблюдаемость приложений LLM
Поскольку многие команды машинного обучения готовятся развертывать большие языковые модели (LLMs)) в продакшене, они сталкиваются со значительными вызовами, такими как устранение галлюцинаций и обеспечение ответственного развертывания. Прежде чем решать эти проблемы, крайне важно эффективно оценивать и выявлять их.
Недавно на Unstructured Data Meetup Хакан Текгюль, ML Solutions Architect в Arize AI, поделился полезными стратегиями для проведения быстрых и точных оценок LLM. Эти подходы поддерживают высокие стандарты качества ответов и надежности, а также обеспечивают предоставление ощутимой бизнес-ценности.
Посмотрите запись выступления Хакана Текгюля
Если вы пропустили мероприятие, не волнуйтесь! Вот подробный разбор презентации Хакана.
Переход от демо GenAI к продакшену — это сложно!
Создание GenAI-приложений поначалу может казаться простым, особенно с такими удобными инструментами, как LangChain и LlamaIndex, которые упрощают создание демонстрационных приложений. Однако переход к полноценным продуктам, способным приносить ощутимую бизнес-ценность, является сложной задачей. Суть заключается в том, чтобы гарантировать, что эти приложения стабильно выдают надежные и высококачественные результаты в продакшен-среде.
Каково это — перейти от демо в Twitter к реальному продукту
Давайте проиллюстрируем этот вызов на примере чат-бота для электронной коммерции. Пользователи взаимодействуют с этим чат-ботом, чтобы планировать свой отпуск.
Интерфейс чат-бота для электронной коммерции
Хотя с точки зрения пользователя приложение может казаться простым, процессы, происходящие за кулисами, сложны. Вот ключевые этапы этого рабочего процесса:
Начало чата: Пользователи инициируют сессию, взаимодействуя с чат-ботом.
Извлечение параметров: LLM извлекает структурированные параметры из пользовательского ввода.
Ранжирование/рекомендация: Модель генерирует список потенциальных направлений для отпуска на основе извлеченных параметров.
Поиск и извлечение по эмбеддингам: Система уточняет список, выполняя векторный поиск для получения более релевантной информации.
Генерация ответа: LLM генерирует персонализированный ответ на основе извлеченных данных.
Ключевые этапы рабочего процесса чат-бота и потенциальные стратегии устранения неполадок
На каждом этапе этого рабочего процесса могут возникать специфические проблемы. Эффективное устранение неполадок необходимо для обеспечения бесшовного пользовательского опыта и оптимальной производительности. Например, вам может потребоваться:
Обеспечить бесперебойную работу таких инструментов, как LangChain и LlamaIndex, без ошибок.
Создавать и улучшать промпты, чтобы точно извлекать данные из пользовательского ввода.
Постоянно оценивать и оптимизировать рекомендательную систему.
Повышать точность и релевантность извлеченной информации.
Устранять неполадки всей системы и каждого компонента по отдельности.
Использовать обратную связь для постоянного улучшения и совершенствования системы.
Наблюдаемость LLM приходит на помощь!
Чтобы справиться с вызовами, описанными выше, крайне важно использовать инструменты оценки для бесшовной наблюдаемости LLM. Пять основных аспектов наблюдаемости LLM требуют внимания, чтобы гарантировать полную видимость ваших приложений. Грамотно проводя эти оценки, команды могут добиться целостного наблюдения за своими приложениями, обеспечивая надежность и оптимальную производительность.
| Пять столпов наблюдаемости LLM | ||
| Столп | Описание | Распространенные проблемы |
| Оценка | Систематическая оценка выходных данных LLM с использованием отдельной оценочной LLM | Качество выходных данных и соответствие |
| Spans and Traces | Детальная видимость разбиения рабочих процессов | Выявление конкретных точек отказа |
| Prompt Engineering | Итеративное уточнение шаблонов подсказок для улучшения результатов | Повышение точности и релевантности ответов |
| Search and Retrieval | Поиск и улучшение извлеченного контекста | Повышение точности извлечения |
| Fine-tuning | Дообучение LLM на конкретных данных для адаптированной производительности | Соответствие потребностям, специфичным для бизнеса |
В следующих разделах мы подробнее рассмотрим категории LLM Evaluation и LLM Spans and Traces, чтобы подчеркнуть их значимость в оптимизации наблюдаемости LLM.
Оценки LLM
Оценки LLM (LLM Evals) означают систематическую оценку выходных данных вашего GenAI-приложения с использованием отдельной LLM в качестве "судьи". Регулярные оценки гарантируют, что сгенерированный контент соответствует стандартам качества и ожиданиям пользователей. Например, сервис рекомендаций для отпуска использует оценочную LLM для регулярной проверки рекомендаций. Эта система оценки запускает процесс проверки для обновления обучающих данных, если рекомендации становятся устаревшими или нерелевантными.
Model Evals vs. LLM Evals
Прежде чем углубляться в детали, сравним два схожих понятия: model evals и LLM evals.
Model Evals помогают вам выбрать фундаментальную модель для вашего приложения и убедиться, что она соответствует общим сценариям использования.
LLM Evals оценивают производительность конкретных задач и компонентов внутри вашего приложения на основе LLM. LLM evals включают оценку извлечения, галлюцинаций, фрустрации пользователя, вопросов и ответов, суммаризации и генерации кода, как показано на изображении ниже.
Production LLM Evals- Task Performance Measurement | Arize
Как работают LLM Evals
Оценка производительности больших языковых моделей (LLM) с использованием LLM-судьи может показаться сложной, но она становится намного более управляемой при наличии правильных инструментов и методологий. Библиотека Phoenix LLM Evals — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для быстрого и простого проведения оценок LLM. Эта библиотека интегрирует LLM-судью, шаблоны оценки и параметры модели в целостный фреймворк.
Как работает этот процесс? Ваши входные данные передаются в библиотеку Phoenix вместе с выходными данными, сгенерированными вашим LLM-приложением. Затем Judge LLM внутри библиотеки использует эти входные и выходные данные, а также шаблон подсказки, чтобы оценить производительность вашей системы в конкретной задаче.
LLM Evals- How They Work in General
Давайте рассмотрим процесс оценки. Рассмотрим приложение Retrieval Augmented Generation (RAG), которое извлекает контекст из векторной базы данных, такой как Milvus, а затем генерирует ответы на основе вопроса пользователя и извлеченного контекста.
При измерении производительности в задаче извлечения RAG входные данные (вопрос пользователя) и выходные данные (эталонный текст) передаются в Phoenix Library. Judge LLM использует Eval Template, чтобы оценить, насколько хорошо эталонный текст отвечает на вопрос пользователя. Например, если вопрос пользователя: "Find traditional French recipes," а эталонный текст предоставляет рецепт хлебного супа с карамелизированным луком, Eval Template сравнит эти два элемента, чтобы оценить их релевантность.
LLM Evals- Как они работают в сценарии использования RAG
Бенчмаркинг результатов вашей LLM-оценки
Мы обсудили, как работает процесс оценки LLM, но как убедиться, что он будет эффективен для вашего конкретного сценария использования? Ответ заключается в бенчмаркинге результатов вашей оценки.
Ниже приведены основные шаги, которые мы выполняем для бенчмаркинга результатов.
Сначала мы используем публичные наборы данных, включающие ответы, размеченные людьми. Эти наборы данных состоят из вопросов пользователей и эталонных текстов с аннотациями, указывающими на их релевантность. С помощью этих хорошо зарекомендовавших себя наборов данных мы создаем надежную основу для сравнения.
Затем мы сравниваем производительность наших шаблонов промптов с ответами, предоставленными людьми, в этих публичных наборах данных. Этот шаг позволяет нам оценить, насколько хорошо наши шаблоны выявляют релевантные ответы, используя человеческое суждение в качестве эталона.
Наконец, мы рассчитываем показатели precision и recall, чтобы количественно оценить производительность наших шаблонов промптов. Precision измеряет точность релевантных результатов, возвращаемых системой RAG, а recall измеряет способность системы извлекать все релевантные экземпляры.
Эти показатели precision и recall показывают, насколько эффективно наши шаблоны промптов работают на широком спектре примеров, размеченных людьми. Этот процесс бенчмаркинга гарантирует, что оценка и шаблоны промптов надежны и им можно доверять при оценке производительности ваших LLM-приложений.
После этих измерений определите, какую модель использовать для вашей Judge LLM. Разные задачи могут требовать разных моделей-судей. Например, GPT-3.5-turbo-instruct может плохо справляться с оценкой корректности Q&A, но отлично работает в оценке извлечения. Возможно, вам потребуется сменить базовые модели, если вы оцениваете что-то другое. Именно поэтому бенчмаркинг так важен.
После этих измерений следующий шаг — определить, какую модель использовать для вашей Judge LLM. Разные задачи могут требовать разных моделей-судей. Например, GPT-3.5-turbo-instruct может плохо справляться с оценкой корректности Q&A, но отлично показывает себя в оценках извлечения. Возможно, вам потребуется сменить базовые модели, чтобы оценить другой аспект. Именно эта гибкость делает бенчмаркинг критически важным.
LLM Spans и Traces
Теперь мы узнали, как оценивать ваши LLM-приложения в целом. Но как оценивать взаимодействие вашего приложения по компонентам? Рассмотрим полную цепочку систем извлечения, построенную на фреймворках вроде LamaIndex или LangChain. Если оценка Q&A указывает на неправильный ответ, вы знаете только, что взаимодействие завершилось неудачей, но вам всё еще нужно определить, где именно. Именно здесь появляется концепция LLM Spans и Traces.
Различные типы оценок Span могут помочь точно определить сбой. Например, вы можете использовать:
Оценку фрустрации пользователя для проверки взаимодействия с чат-ботом
Оценку классификации во время извлечения атрибутов
Оценку извлечения для оценки компонента извлечения
Оценку классификации для процесса классификации
Оценки на LLM Spans
Если возникает проблема с оценкой извлечения, это напрямую влияет на корректность Q&A. LLM Spans and Traces помогают визуализировать и диагностировать эти проблемы в вашем приложении.
Хакан также поделился демо, демонстрирующим, как работают LLM Spans and Traces. Посмотрите запись его выступления на YouTube, чтобы увидеть больше деталей демо.
Заключение
Размышляя над выступлением Хакана Текгула, становится ясно, что развертывание LLM в продакшене — задача далеко не простая. Путь от отточенного демо до надежного, готового для бизнеса приложения полон вызовов, требующих внимания к деталям и надежного фреймворка наблюдаемости.
Хакан поделился двумя основными стратегиями оценки LLM — LLM Evaluation и LLM Spans and Traces — и объяснил, как они работают, на подробных примерах. Эти стратегии систематически оценивают LLM-приложения, обеспечивая их надежность и эффективность в реальных сценариях использования.
Читать далее
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.